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  1. 超强的图像处理类CDib

  2. ///////////////////////图像处理函数////////////////////////////////////// void ChangeBrightness(CDib* pOrigDib, int nChange);//nChange是亮度的改变量 //改变图像亮度 pOrigDib 为原先的图像 void ChangeContrast(CDib* pOrigDib, int nChange);//nChange是对比度的改变量 //改变图像对比度 pOrigDib 为原

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-06-03
    • 文件大小：20480
    • 提供者：belarl

  1. 基于模糊理论的图像分割算法研究(硕士学位论文)

  2. 近年来一些学者将模糊理论引入到图像分割中，较传统方法取得了更好的分割效果。 本文在研究传统的模糊阈值分割和模糊聚类分割的基础上，提出了以下改进的新方法： 1．针对目标／背景两类图像分割问题，考虑二维灰度直方图，采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数，建立了对应的二维图像模糊熵，并采用遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化，根据最大模糊熵准则，确定目标和背景的晟佳分割阈值；实验结果表明，基于遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度，对噪声有一定的抑制能力。另外

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：aa2004011425

  1. 阈值分割-数字图像处理

  2. 阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法。所谓局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像，并对每个子图像选取相应的阈值。在阈值分割后，相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续性，因此需用平滑技术进行排除。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jane8553943

  1. 基于局部最大方差比的自适应边缘检测算法(pdf)

  2. 本文提出一种新的边缘检测算法。对子图像进行局部直方图计算，由最大方差比例阈 值确定方法计算出子图像的最佳阈值。根据局部直方图中波峰数决定是否增强子图像中被最佳 阈值划分出的低灰度区域和高灰度区的对比度。然后对已经选择性对比增强的图像进行边缘检 测。实验证明图像的区域层次更清楚，提取的边缘细节也更丰富。自适应算法则最大限度地突 出了边缘而同时保持了图像中相近灰度级的平滑性和连续性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-13
    • 文件大小：203776
    • 提供者：mmaannbb

  1. 图像二值化源码VC

  2. 图像二值化源码VC,图像分割是模式识别研究中的一个重要研究内容。图像分割的是将数字图像分割成互不相交的区域的过程，其目的是将目标与背景分离。阈值图像分割是通过选择灰度门限，将图像量化等级减至两级，从而实现图像分割。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-22
    • 文件大小：19456
    • 提供者：kmusttongxin

  1. 位图信息点运算几何变换图像二值化大全

  2. 数字图像课程实验C程序完整版，可打开一幅位图文件，可查看其文件长度、偏移量、宽度、高度及像素位数等信息，可进行图像反转变换，可显示图像灰度直方图信息，可增加亮度、减小亮度，可进行自动对比度拉伸。可实现图像向左平移。完成了垂直镜像功能。固定灰度阈值为122，将图像二值化，分为0和255两个灰度级。自己编的，已通过调试运行，一定对你有帮助！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-05
    • 文件大小：4096
    • 提供者：cherishpf

  1. 数字图像处理实验五几何变换及图像二值化完整版

  2. 数字图像处理实验完整版，基于MFC可打开并显示一幅位图文件，可查看其文件长度、偏移量、宽度、高度及像素位数等信息，可进行图像反转变换，可显示图像灰度直方图，可增加亮度、减小对比度，可进行自动对比度拉伸。可实现图像向左或向上平移。完成了垂直镜像和水平镜像功能。固定灰度阈值为127，将图像二值化，分为0和255两个灰度级。可进行自动阈值选取进行图像分割。已通过调试运行。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-19
    • 文件大小：25600
    • 提供者：cherishpf

  1. 图像增强的实现

  2. 1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数 功能：计算和显示图像的色彩直方图 格式：imhist(I,n) imhist(X,map) 说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X 的直方图，map 为调色板。用 stem(x,counts) 同样可以显示直方图。 1.2 imcontour 函数 功能：显示图像的等灰度值图 格式：imcontour(I,n),imcontour(I,

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-06-07
    • 文件大小：116736
    • 提供者：a543623432

  1. A Threshold selection method from grey-level histograms

  2. A Threshold selection method from grey-level histograms

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-12-24
    • 文件大小：821248
    • 提供者：kmhuangliang

  1. 基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计(中文版PDF)

  2. 《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（field programmable gatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于f

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2015-02-09
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：johnllon

  1. 迭代法实现图像阈值分割

  2. 代码的功能是通过迭代法实现阈值的分割，阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：kailvechao1536

  1. OSTU多阈值分割MATLAB程序

  2. Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为： 1) 先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代 4) 通过归一化的直方图，统计0~i 灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素) 所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；统计i~255灰度级

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-26
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq876301182

  1. 车辆检测-基于车底阴影特征-基于路面灰度级的分割方法-高斯拟合直方图

  2. C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，主要实现步骤：1.加载一张路面图片；2.加权平均灰度图；3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；4.对路面ROI进行canny边缘提取；5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-18
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：huichuo6187

  1. ostu二值化matlab代码

  2. ostu图像分割matlab代码，将图像二值化。它的核心思想是：确定一个最佳阈值，使得以此阈值为分界的两类灰度级之间的类间方差达到最大。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：804
    • 提供者：zhenzhenbu10

  1. 第03章 二值图象分析.doc

  2. 一幅数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值或强度值．实际上，图像在量化成数字图像前是一个连续强度函数的集合，场景信息就包含在这些强度值中．图像强度通常被量化成256个不同灰度级，对某些应用来说，也常有32、64、128或512个灰度级的情况，在医疗领域里甚至使用高达4096(12bits）个灰度级．很明显，灰度级越高，图像质量越好，但所需的内存也越大． 　　在机器视觉研究的早期，由于内存和计算能力非常有限，而且十分昂贵，因此视觉研究人员把精力主要集中在研究输入图像仅包含两个灰度值的二值视

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_43417245

  1. 基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

  2. 现有的 Arimoto 熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布，且计算最佳阈值时需搜索整个解空间，效率不高． 为此，文中提出了一种二维 Arimoto 灰度熵阈值分割的快速迭代算法． 首先，提出了一维 Arimoto 灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后，考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性，导出了基于灰度 － 平均灰度级直方图的 Arimoto 灰度熵阈值法，并给出了中间变量的快速递推公式;最后，提出了二维 Arimoto 灰度熵阈值选取的快速迭代算法，推导了相应的公式，大大减少了运算量． 实验结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：858112
    • 提供者：weixin_38501299

  1. 一种基于Tsallis相对熵的图像分割阈值选取方法

  2. 在工业实践中，成像环境恶劣且难以控制，导致图像复杂。对复杂成像条件下的图像实施分割并不容易，针对这一问题，结合Tsallis相对熵及高斯分布提出一种新的图像阈值分割方法。该方法运用高斯分布拟合分割后图像直方图分布信息，将Tsallis相对熵做为分割前后图像直方图信息损失的度量工具。在对图像实施分割时，通过在图像灰度级范围内对自定义的准则函数最小化获取最佳分割阈值。最终将该方法与已有方法在工业无损检测及合成孔径雷达图像的分割实验中进行对比。结果表明，该方法获得的结果视觉效果好、分割精度高、误差小而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38651929

  1. 使用相位拉伸变换的图像特征检测：PST或相位拉伸变换是在图像中查找特征的运算符。 使用MATLAB在此处实现的PST，将强度图像I作为其输入，并返回大小与I相同的二进制图像，其中1表示函数在I处发现尖锐过渡，而0表示在其他位置处存在尖锐过渡

  2. 使用相拉伸变换的图像特征检测 相位拉伸变换（PST）是在图像中查找特征的运算符。 PST将强度图像I作为其输入，并返回大小与I相同的二进制图像，其中1表示函数在I处发现尖锐的过渡，而0表示在其他位置处的急剧过渡。 PST功能还能够以灰度级（即没有阈值）返回检测到的特征。 在PST中，首先先通过平滑滤波器对图像进行滤波，然后再应用PST相位内核描述的非线性频率相关相位。 变换的输出是空间域中的相位。 主要步骤是通常在频域中应用的2-D相位函数（PST相位内核）。 施加到图像的相位量取决于频率，而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：295936
    • 提供者：weixin_42103128

  1. 基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

  2. 1.阈值化分割原理 通过对图像的灰度直方图进行数学统计，选择一个或多个阈值将像素划分为若干类。一般情况下，当图像由灰度值相差较大的目标和背景组成时，如果目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀，这时图像的灰度直方图会呈现出双峰特性。 在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将图像中的像素划分到两个类中。像素灰度值大于阈值T的像素点归为一类，其余像素点归为另一类。经阈值化处理后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38699551

  1. 图像处理Task05图像分割/二值化

  2. 5.1简介 该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：486400
    • 提供者：weixin_38702110
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