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搜索资源列表

  1. 对图像分块,计算每个块的均值和方差,并给出了结果的图象化表示,易于观察

  2. 对图像分块,计算每个块的均值和方差,并给出了结果的图象化表示,易于观察

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-24
    • 文件大小：2048
    • 提供者：dongzhou399

  1. 一种基于全局均值和局部方差的图像二值化方法

  2. 比较了几种常用的动态阈值二值化方法，并在此基础上提出了一种新的基于均值和方差的二值化方法。试验表明，这种方法能够较好地区分物体和背景，并且相对于原来的逐点进行二值化的方法而言大大提高了处理速度。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：mountyang

  1. 利用MATLAB仿真软件进行图像的变换域分析 带程序

  2. 读取图像并求出图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差、两图像的协方差、相关系数等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：taolei372817455

  1. 计算图像均值和方差

  2. 计算一幅图像的均值和方差，基于openCV实现，适用于图像融合、分割和识别等机器视觉领域。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：buaayxd

  1. sauvola图像二值化

  2. 使用sauvola方法进行的图像二值化，其中包含了计算局部均值和方差的函数

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-05-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：ac955wgh

  1. 图像纹理分析

  2. 研究基于灰度共生矩阵与 Gabor 滤波的图像纹理特征提取方法，利用 BP 神经 网络实现图像分类。在灰度图像的基础上，首先对图像进行水平方向的扫描，建立灰度 共生矩阵，进而提取能量、对比度、相关和逆差距作为纹理特征值；再对灰度图像进行 不同方向不同尺度的 Gabor 滤波，并对变换结果求均值和方差作为提取的特征值。然后 建立 BP 神经网络模型，用提取的纹理特征值，来训练 BP 神经网络模型，使网络模型 能够识别图像的内容。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-06-10
    • 文件大小：798720
    • 提供者：lw232336228

  1. opencv计算5*5邻域方差图

  2. 利用opencv实现图像任意点5*5邻域的均值和方差计算

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-07-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：guojianncu

  1. 根据均值和方差生成高斯噪声，给图像叠加高斯噪声

  2. 根据均值和方差生成高斯噪声，给图像叠加高斯噪声，C++

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-01-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xsw104205

  1. python 打开并计算两幅dicom图像感兴趣区域像素的均值方差

  2. 使用python 自带的Tkinter编写的小工具，能够打开医学图像dicom或ima格式，显示两幅图像，并且计算感兴趣区域的均值和方差

  3. 所属分类：Python

  1. 基于特征向量的SAR 图像目标识别方法研究

  2. 用于描述区域特征的Hu 矩不变量在模式识别中得到广泛使用。然而在噪声影响下, 尤其是SAR 图像中严重的相干斑噪 声, Hu 矩不变量不再保持其完美的性能。以Hu 七个矩不变量为基础, 结合SAR 图像的特点, 引入四个仿射矩不变量和SAR 图像 中目标区域的峰值、均值和方差系数, 构成SAR 图像中目标识别的特征向量

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-25
    • 文件大小：238592
    • 提供者：yuyeyee

  1. 求均值和方差

  2. 求灰度图像的均值和方差，初学者可以学习下，这是一个很不错的学习例子！

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2018-04-16
    • 文件大小：20480
    • 提供者：mingaiminghao

  1. 图像均值和方差

  2. 计算一幅图像的均值和方差，基于openCV实现，适用于图像融合、分割和识别等机器视觉领域。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-21
    • 文件大小：1024
    • 提供者：buaayxd

  1. 基于K-均值聚类的神经切片图像功能束类型识别研究

  2. 针对周围神经物理切片图像中不同类型的神经功能束染色后显示出的特异性，提出了一种基于K-均值聚类的神经切片染色图像中神经功能束类型识别的方法。首先通过特征分析与提取决定以灰度均值μ和方差σ2作为纹理特征，然后运用本文算法对神经切片染色图像中的不同类型神经功能束进行聚类和识别。通过在人体周围神经组织切片图像上的实验证明，该算法能对神经切片染色图像中的神经功能束类型进行有效分类识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：423936
    • 提供者：weixin_38721398

  1. 轮胎花纹图像的旋转不变纹理特征提取方法

  2. 为了提高轮胎花纹图像的精度，提出了一种新的具有旋转不变性的图像多尺度纹理特征提取方法。 Curvelet变换用于轮胎花纹图像，以提取每个子带的均值和方差作为特征值。所有特征值形成一个特征向量来表示图像纹理特征。计算并分类每个子带的能量，将能量特征值最大的特征向量进行循环移动到特征向量的第一位。因此，特征向量将不会随着图像旋转而改变。基于轮胎花纹数据库进行了实验。实验结果表明，所提方法的精度为47.5％，分别优于小波变换算法和曲线波变换算法，分别为35.5％和41.17％。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38642369

  1. 基于Gabor系数分块统计和自适应特征选择的人脸描述与识别

  2. 提出一种新的人脸描述及识别方法,首先对归一化后的人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换;然后对人脸区域进行分块,以块为单位统计Gabor系数的均值和方差,求得块特征矢量(block feature vector,BFV),按先行后列的顺序将各块的BFV拼接,构成整幅人脸图像特征矢量(face feature vector,FFV).在分类器设计阶段,引入两两比对和投票机制,用多个两类分类器组合成多类分类器.在训练某个具体的两类分类器时,根据隶属训练样本计算FFV中每项的分辨力,以分辨力大小为依据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38621870

  1. 区域协方差跟踪与混合搜索策略

  2. 协方差跟踪由于其有能力的区域基于协方差的特征描述符而取得了令人瞩目的成功。 但是，协方差跟踪中的蛮力搜索策略效率低下，并且可能导致跟踪轨迹和干扰不连续。 在这项工作中，提出了一种用于协方差跟踪优化的混合搜索策略。 混合策略包括整数区域计算，从粗到细和圆形搜索，和均值漂移优化。 积分区域比积分图像快得多，并且可以自适应跟踪目标和跟踪条件。 另外三个大大加快了搜索的收敛速度。 通过在正常稳态下进行局部搜索，提出的方法产生了更好的效率，分散性的鲁棒性以及稳定的轨迹。 我们的方法显示了出色的目标表示能力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38714509

  1. 基于图像分割和加权最小二乘法的数字半色调技术

  2. 应用Ｋ-ｍｅｎａｓ聚类法进行灰度图像分割，计算各个分割区域像素的均值和方差，通过分析各区域像素均值 和方差发现随机误差项具有异方差性，应用加权最小平方法构建新的能量函数，采用各个分割区域像素方差倒数 作为权重因子，进行半色调图像的转换。所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法（ＬＳＭＢ）相比，随着聚类分 区的增加，图像平滑且边缘清晰度增加，尤其是在图像细节部位。与ＬＳＭＢ 算法比较，该算法的均方误差值 （ＭＳＥｖ）有所降低，而权重信噪比（ＷＳＮＲ）和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）则有一定提高，模拟实验结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38593823

  1. 基于图像分割和加权最小二乘法的数字半色调技术

  2. 应用K-menas聚类法进行灰度图像分割，计算各个分割区域像素的均值和方差，通过分析各区域像素均值和方差发现随机误差项具有异方差性，应用加权最小平方法构建新的能量函数，采用各个分割区域像素方差倒数作为权重因子，进行半色调图像的转换。所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法(LSMB)相比，随着聚类分区的增加，图像平滑且边缘清晰度增加，尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较，该算法的均方误差值（MSEv）有所降低，而权重信噪比（WSNR）和峰值信噪比（PSNR）则有一定提高，模拟实验结果验证了算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38544075

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif 'imagenet' in args.dataset: mean_vals = [0.485, 0.456, 0.406] std_vals =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38598613

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif 'imagenet' in args.dataset: mean_vals = [0.485, 0.456, 0.406] std_vals =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38643269
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