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  1. 数字图像课程设计报告

  2. 1、 能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 2、 数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等； 3、 数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算，直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）； （2）频域的各种增强方法(实现其中任意两种)：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等； （3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-27
    • 文件大小：920576
    • 提供者：mxj19870819

  1. 数字图象处理试题与答案

  2. ( )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ''''''''' 六、计算题（共30分，每小题分标在小题后） 1. 对数字图像f(i

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-11-25
    • 文件大小：68608
    • 提供者：sweetsmell1

  1. Gabor 滤波器在指纹图像处理中的应用

  2. 　在实时指纹识别系统中, 图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor 滤波器应用在指纹图像增强处理中, 利用了Gabor 滤波器的方向选择和频率选择特性, 把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabo r 滤波函数的参数, 然后把Gabor 函数与纹理图像进行卷积, 从而去除图像噪声, 达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方法, 提高了算法的速度, 节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定, 效果好, 鲁棒性强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-05
    • 文件大小：207872
    • 提供者：maiye

  1. Gabor滤波器在指纹图像处理中的应用*

  2. 在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor滤波器应用在指纹图 像增强处理中,利用了Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的 参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方 法,提高了算法的速度,节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定,效果好,鲁棒性强。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-05-29
    • 文件大小：399360
    • 提供者：anooy

  1. 图像特征提取的源码（综合）

  2. 图像特征提取的源码（清晰、详尽），包括颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，GIST，局部二值图等等。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-07-25
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xxwlz

  1. 漏磁图像找出漏磁位置lbp算法

  2. 1. （由于原图像的尺寸太小，所以先对原图像进行插值）zm2_interp2函数是对矩阵进行自然边界条件的三次样条插值：zm为需要进行插值的数据，coeff为插值密度，密度越大插值越多。 2. zm_gradient135函数是为了将漏磁图像进行135度微分：datain为原数据，沿着135度角去除股波纹理特征。 3. smooth_d函数是为了对图像进行平滑处理：dataout为要处理的图像数据，选择lowess方法用23点平均处理，对每一行进行平滑处理。 4. gen_lbp_j函数是先对

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-04-16
    • 文件大小：16384
    • 提供者：enchao0204

  1. C#潮流计算和Visio二次开发画电气接线图

  2. 首先说明该文件有安装包和完整的代码。打开运行时需要添加（或者更新）Visio。如果电脑没有visio可以装一个。下载绝对超值。 本项目通过用C#进行Visio进行二次开发，实现了绘制电气接线图， 并能实现潮流计算。 0 前言 中国电力行业属于垄断行业。从目前来看，改革我国电力行业，打破垄断引入竞争已成为大势所趋，但是，电力行业与其他垄断行业不同，至少有三个特点： 电力行业与其他垄断行业服务对象不同。其他垄断行业服务对象都是部分群体，如民航、铁路它们的服务对象只是人们群众中的一部分，不像电力行业

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-04-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sy19830120

  1. 图像特征，包括颜色直方图颜色矩边缘直方图GIST局部二值图等等

  2. 图像特征，包括颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，GIST，局部二值图等等

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-03-31
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：shenzl0526

  1. MFC数字图像处理（BMP格式读取 保存 DFT FFT 直方图 色调均化 缩放 模糊 锐化 滤镜 形态学处理 曲线 裁剪 灰度图 彩色图 自动阈值）

  2. 使用MFC在VS2013编写的数字图象处理软件，能够实现相当强大的功能。 BMP格式读取 保存 DFT FFT 直方图 色调均化 缩放 模糊 锐化 滤镜 形态学处理 曲线 裁剪 灰度图 彩色图 自动阈值 等等...除此之外还有很多其他小功能... 建议使用VS2013打开！！！核心代码在Bmp.cpp中！！！ 更新文档： 2014年6月18日更新说明： 这次应该是上交的最后一次作业了，在今日的展示结束之后总体情况还好，但是发现了几个问题。 首先是这个程序是在win8环境下设计的，所以程序的一些

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-07-23
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：u011644131

  1. 图像特征，包括颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，GIST，局部二值图等等

  2. 图像特征，包括颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，GIST，局部二值图等等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qikersa

  1. 结合非局部与分块特征的跨视角步态识别

  2. 结合非局部与分块特征的跨视角步态识别。步态识别。步态分类。卷积神经网络。跨视角。 目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特 征. 针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法. 将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息. 为了更好地提取局部特征,根据GEI 的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3 个二值分类器分别进行训练. 在OU鄄ISIR鄄LP 和

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：574464
    • 提供者：wenjunqin

  1. 基于变差函数和局部方差图的煤岩图像纹理特征提取

  2. 针对现有煤岩纹理特征提取采用局部二值模式算法存在分类准确率欠佳、算法运行效率较低及旋转纹理识别鲁棒性较差等缺陷,提出了一种基于变差函数和局部方差图的煤岩纹理特征提取算法。该算法首先在局部二值模式理论框架中逐像素计算局部方差得到局部方差图,然后在局部方差图中利用变差函数计算不同方向的变差函数向量,最后组合变差函数向量作为纹理特征,将所提取特征与局部二值模式特征融合完成煤岩纹理分类与识别。实验结果表明,该算法能够有效地提取局部方差的空间分布信息,实现对局部二值模式丢失信息的再利用,分类结果优于多种经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38687505

  1. 经典的图象局部二值模式（lbp）matlab源代码.7z

  2. 图象识别中经典的局部二值模式（lbp）处理matlab源代码，代码里面有详细的使用举例，在matlab里面可以直接运行对图象文件进行lbp处理。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-07-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_49333491

  1. opencv python如何实现图像二值化

  2. 这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38723753

  1. 结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

  2. 在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：446464
    • 提供者：weixin_38696582

  1. 基于卷积神经网络去噪正则化的条纹图修复

  2. 条纹投影轮廓术测量表面存在高动态范围反射率物体时,采集的条纹图中出现的强度饱和区域将导致对应区域的相位计算误差或缺失,最终影响三维形貌的恢复。为此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)去噪正则化的条纹图高光区域修复算法。该方法仅需要在正常曝光和短曝光条件下获取两帧条纹图,快速实现条纹修复,步骤如下:利用Otsu方法对短曝光条纹的调制度图做二值化处理以确定反光区域位置;把短曝光条纹对应区域进行灰度调节后融入正常曝光条纹中,形成迭代修复算法的初值;通过CNN去噪正则化的修复算法,实现条纹图局部高光区域

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_38690407

  1. 复杂光照下的车牌图像二值化新方法

  2. 为解决车牌识别系统中，车牌区域由于受到光照过度、不足和不均等复杂光照的影响，使得车牌图像的二值化效果不理想的问题，文中提出一种复杂光照车牌图像的二值化新方法。根据国内车牌颜色特点，重新分配R、G、B颜色分量的权重来构造新灰度图，并设计不同颜色车牌灰度图转化的规则。采用全局和局部阈值相结合的双阈值方法实现车牌图像二值化，同时利用空域同态滤波进一步提高图像对光照的鲁棒性。实验结果表明，文中方法运算时间仅为传统方法的61.95%，同时能更有效地克服不均匀光照对车牌图像二值化的干扰，使二值图像的汉字和字

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：906240
    • 提供者：weixin_38745648

  1. 基于改进的Harris和二次归一化互相关的量子图像拼接算法

  2. 针对量子图像拼接时,Harris算法需要人为设置阈值,以及图像局部相似度大导致误匹配率高的问题,提出了基于改进的Harris和二次归一化互相关(NCC)的量子图像拼接算法。在阈值设置方面,基于图像重复度高的事实,通过二值化和阈值下降统计图像子区域的量子点或环的数量以确定Harris阈值,并将其作为全图阈值。在误匹配方面,首先以小窗口进行NCC的匹配,初步筛选角点;然后在此结果上用大窗口进行第二次NCC,以降低误匹配率。实验结果表明:在量子点或环计数方面,该算法具有较好的精度和速度;在阈值设置方面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38663443

  1. 基于语谱图提取深度空间注意特征的语音情感识别算法

  2. 从语音情感特征的提取和分类建模出发，以混合卷积神经网络模型为基础，改进特征提取中的 Itti模型，包括：增加通过局部二值模式提取的纹理特征；结合听觉敏感度权重提取情感强相关特征。然后提出通过特征约束条件提取标定权重特征的约束挤压和激励网络结构；最后形成以 VGGnet 和长短时记忆网络混合网络为基础的微调模型，进一步提升了情感表征能力。通过在自然情感数据库和柏林德语数据库上进行验证，该模型在情感识别率上有明显的上升，相较于基准模型提升了 8. 43%，同时对比了本模型在自然数据库（FAU-AEC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：983040
    • 提供者：weixin_38704922

  1. 基于均匀k均值和高维局部二值模式的人脸识别算法

  2. 针对传统局部二值模式(LBP)及其一些改进方法会将具有不同灰度特征的邻域赋予相同的特征值和特征维数倍增的问题,提出一种基于均匀k均值和高维局部二值模式的算法.该算法首先对原图进行切割得到子图;然后提取子图的高维局部二值模式特征,利用均匀k均值对高维特征进行降维处理;最后级联所有的子图特征进行分析.为了验证该算法的性能,在ORL人脸库和YALE人脸库以及FERET人脸库上进行对比实验,结果表明该算法在保证特征维数不递增的前提下,能够明显提高LBP算法的识别率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38556205
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