注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. texture(灰度共生矩阵).m

  2. 使用灰度共生矩阵提取图像纹理特征，此处更设计五个特征值，包括相关性、熵、二阶矩等五个特征值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-29
    • 文件大小：1024
    • 提供者：liuhao0205

  1. 基于灰度共生矩阵的纹理图像分类

  2. 本程序对灰度图进行了特征的提取，并应用此特征值进行了纹理图像的分类

  3. 所属分类：专业指导

  1. Matlab求灰度共生矩阵的特征值

  2. 该程序用于求解数字图像处理的灰度共生矩阵的纹理特征值，如熵、对比度，同质性、能量等。只需要将该m文件放在Matlab的安装目录：toolbox/images/images文件夹里，按照参数设定，直接调用即可。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-23
    • 文件大小：8192
    • 提供者：wangyue009

  1. 自适应图像边缘检测

  2. 基于灰度共生矩阵的图像分割处理 纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。通过纹理分析，利用灰度共生矩阵惯性矩特征值能够反映图像灰度空 间复杂度的特性，成功获取了LOG边缘检测算子最佳空间系数，抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专 用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明。采用这种方法可以取得很好的噪声抑制效 果，并且检测出的边缘精度高，实时性强，便于实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-14
    • 文件大小：295936
    • 提供者：sun13543438610

  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. 应用灰度共生矩阵求特征值

  2. 灰度共生矩阵提取特征值，最近邻算法，进行纹理图像分类。creat_apprentissage用来训练样本，cooccurence是灰度共生矩阵提取特征值，knn是进行k最近邻算法，classif是纹理图像分类

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-12-06
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：qq_32342781

  1. 灰度共生矩阵

  2. 应用于遥感图像处理，学习材料简单讲述像素点特征值的系列提取！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：116736
    • 提供者：taotao0013

  1. 基于纹理图像检索（灰度矩阵）

  2. 基于图像纹理，通过图像灰度值或真彩值，构建灰度共生矩阵，提取7个特征值，利用欧氏距离，求图像相似度

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-11-29
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_36797589

  1. SSD（single shot multibox detector）翻译

  2. SSD（single shot multibox detector）翻译，含原论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作 所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已 经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中 以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 位论文作着(笔)签名分2y年D月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：qq_39696749

  1. 一种基于GLCM的运动目标检测新方法

  2. 基于GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型)的物体识别基础上,利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLCM提取的纹理特征来解决当前运动目标检测所存在的问题,如动态场景的变化,光照突变及天气变化等。GLCM在局部区域的往复运动具有相对不变性,因此利用这个特点对基于GMM检测的前景进行再判断以解决动态场景的问题,将检测窗口中当前帧和前两帧的GLCM特征值进行比较,如果其GLCM特征值的差值小于给定的阈值,那么可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38694355

  1. 基于改进SURF算法的大规模群体人数统计

  2. 为了在高密度大规模群体人数统计的问题上有效的克服遮挡与摄像机透视畸形带来的影响,文中采用了一种基于线性内插透视矫正的SURF(Speeded Up Robust Feature)算法。首先,采用背景差与滑动平均相结合的方式得到人群前景,并通过对二值前景图像的形态学处理进行去噪。其次,对获取到的前景图像进行多特征提取,将传统的灰度共生矩阵特征与SURF算法特征相结合,并通过线性内插权值的透视矫正方法进行摄像畸形矫正,将矫正后的特征值组成了表征人群数目特征的特征向量。从而减少了深度信息丢失而引起的误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38500607

  1. 灰度共生矩阵提取特征值

  2. 灰度共生矩阵提取特征值，最近邻算法，进行纹理图像分类。creat_apprentissage用来训练样本，cooccurence是灰度共生矩阵提取特征值，knn是进行k最近邻算法，classif是纹理图像分类

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-12-06
    • 文件大小：114688
    • 提供者：qq_32342781

  1. 结合灰度共生矩阵和熵的图像修复算法

  2. 利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征值，然后根据熵值的大小来实现模块大小的选择。另外，在寻找最佳匹配块时，同时考虑了颜色信息的差异和空间距离的因素。最后，给出了客观评价图像修复质量的PSNR度量。实验表明，与Criminisi算法相比，该方法得到的修复效果更自然，更符合人的视觉感知。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：442368
    • 提供者：weixin_38595356

  1. 基于改进共生矩阵BGLCM的半色调图像分类

  2. 半色调图像的先验性对于图像的逆半调过程有重要的意义，分析了现有的半色调图像识别方法之后，在传统的灰度共生矩阵GLCM进行改进提出BGLCM。BGLCM适用于二值图像的特征提取，省略了传统共生矩阵特征值计算的过程，将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验证明该方法提取的特征具有较好的时间复杂度及分类效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：544768
    • 提供者：weixin_38654915

  1. 基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法

  2. 提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法，进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级，再提取0°，45°，90°，135°四个方向上的灰度共生矩阵，通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、差异性、逆差矩共五种特征值并生成相应的特征图像，对常见的5种织物疵点进行了分割检测实验。实验结果证明基于灰度共生矩阵生成特征图像的检测算法是一种检测效果良好的疵点检测方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38692666