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分割方法

此小程序用java實現(xiàn)了可以分割的背包問題

此小程序用java實現(xiàn)了可以分割的背包問題，開發(fā)平臺是Eclipse。其中主要是用貪心算法實現(xiàn)背包問題，在將物品進(jìn)行排序時，沒有使用經(jīng)典的merge-sort算法，而是直接使用了java中Arrays類的sort的方法，但要自己定義類，實現(xiàn)接口Comparator。

標(biāo)簽： java 程序分割背包問題

上傳時間： 2013-12-20

上傳用戶：kbnswdifs
灰度圖像閾值分割

灰度圖像閾值分割，用二維otsu方法實現(xiàn)的matlab程序

標(biāo)簽： 灰度圖像閾值分割

上傳時間： 2016-05-02

上傳用戶：liglechongchong
本文提出了一種靜止攝像機(jī)條件下的運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法。它以一種改進(jìn)的自適應(yīng) 混合高斯模型為背景更新方法

本文提出了一種靜止攝像機(jī)條件下的運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法。它以一種改進(jìn)的自適應(yīng) 混合高斯模型為背景更新方法，用連通區(qū)檢測算法分割出前景目標(biāo)，以 Kalman濾波為運動模型實現(xiàn)對運動目標(biāo)的連續(xù)跟蹤。在目標(biāo)跟蹤時，該算法針對目標(biāo)遮擋引起的各種可能情況.

標(biāo)簽： 攝像機(jī) 條件下更新運動目標(biāo)檢測

上傳時間： 2014-01-07

上傳用戶：凌云御清風(fēng)
摘要該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準(zhǔn)則下

摘要該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準(zhǔn)則下，灰度均值直方圖的最佳模糊劃分參數(shù)來確定兩個模糊集和，圖像分割閾值即選取為兩個模糊集的交點。該算法用的模糊熵定義適應(yīng)度函數(shù)， . / 01234 采用改進(jìn)的遺傳算法尋求最佳模糊參數(shù)。該文對遺傳算法的改進(jìn)包括，給出了縮短染色體碼長的編碼方法和性能良好的改進(jìn)的單點交叉算子和均勻變異算子。實驗結(jié)果表明，該算法的分割效果與二維模糊熵算法接近，而計算時間還沒有用到二維模糊熵算法的一半。

標(biāo)簽： 算法圖像準(zhǔn)則閾值分割

上傳時間： 2013-12-27

上傳用戶：nanfeicui
文章提出了一種基于Sobel算子和網(wǎng)格的二尺度彩色圖像邊緣檢測方法.該方法將圖像劃分成預(yù)先設(shè)定大小的網(wǎng)格

文章提出了一種基于Sobel算子和網(wǎng)格的二尺度彩色圖像邊緣檢測方法.該方法將圖像劃分成預(yù)先設(shè)定大小的網(wǎng)格，在兩個尺度上對圖像進(jìn)行分析，完成圖像的邊緣檢測。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據(jù)網(wǎng)格內(nèi)含有邊緣像素的數(shù)目以及連通情況將不同的網(wǎng)格分別處理。然后以網(wǎng)格為數(shù)據(jù)單元，在較大尺度上運用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設(shè)定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級和使用形態(tài)學(xué)的方法合并兩次計算邊緣的結(jié)果。該方法充分考慮到了圖像當(dāng)中可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜情況，從兩個尺度分割圖像，彌補(bǔ)了單一方法的不足，提高了分割的正確率。

標(biāo)簽： Sobel 網(wǎng)格尺度圖像

上傳時間： 2013-12-05

上傳用戶：hxy200501
該方法采用反對稱雙正交小波分解系數(shù)計算視頻幀的方向梯度向量

該方法采用反對稱雙正交小波分解系數(shù)計算視頻幀的方向梯度向量，再統(tǒng)計由梯度向量角和模值構(gòu)成的聯(lián)合空間二維直方圖，然后計算連續(xù)幀直方圖之間的距離，得到兩幀之間的不連續(xù)值，最后采用自適應(yīng)閾值分割，檢測出鏡頭邊界。

標(biāo)簽： 對稱向量正小波分解

上傳時間： 2016-09-16

上傳用戶：cjf0304
本書系統(tǒng)地介紹了圖像處理與識別的基本原理、典型方法和實用技術(shù)。全書共分12章

本書系統(tǒng)地介紹了圖像處理與識別的基本原理、典型方法和實用技術(shù)。全書共分12章，第1章～第6章是圖像處理與識別的基礎(chǔ)內(nèi)容，包括圖像科學(xué)綜述、MATLAB語言圖像編程、圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像特征提取和圖像識別；第7章～第10章是圖像處理與識別的工程實例，涵蓋了醫(yī)學(xué)圖像處理、文字識別和自導(dǎo)引小車路徑識別等應(yīng)用實例，并結(jié)合理論算法，提供了大量MATLAB代碼程序，以幫助讀者掌握如何使用MATLAB語言快速進(jìn)行算法的仿真、調(diào)試和估計等方法。第11章～第12章，是兩個綜合性較強(qiáng)的實例，分別是Visual C++實現(xiàn)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識別系統(tǒng)和車牌定位系統(tǒng)。本書附帶的光盤給出了各個章節(jié)列舉的實例的源代碼，同時贈送了28個常用數(shù)字圖像處理算法的Visual C++代碼實現(xiàn)。

標(biāo)簽： 圖像處理典型分

上傳時間： 2014-01-06

上傳用戶：ecooo
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，對數(shù)字進(jìn)行定位、分割、識別。

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時間： 2016-12-16

上傳用戶：003030
（2）理解基于各像素值的閾值分割算法

（2）理解基于各像素值的閾值分割算法，基于區(qū)域性質(zhì)的閾值分割算法, 基于坐標(biāo)位置的閾值分割算法；軟件編程實現(xiàn)利用基于各像素值的閾值分割算法進(jìn)行圖像分割，要求完成如下內(nèi)容：包括極小值點閾值、最優(yōu)閾值、迭代閾值，基于最大方差的閾值，基于最大熵的閾值等方法，利用之實現(xiàn)圖像分割，這里的圖像可以針對核磁共振圖像

標(biāo)簽： 像素閾值分割算法

上傳時間： 2013-12-18

上傳用戶：851197153
本書是把圖像處理基礎(chǔ)理論論述與軟件實踐方法相結(jié)合的第一本書

本書是把圖像處理基礎(chǔ)理論論述與軟件實踐方法相結(jié)合的第一本書，它集成了岡薩雷斯和伍茲所著的《數(shù)字圖像處理》一書中的重要內(nèi)容和MathWorks公司的圖像處理工具箱。本書的特色在于它重點強(qiáng)調(diào)了怎樣通過開發(fā)新代碼來增強(qiáng)這些軟件工具。本書在介紹MATLAB編程基礎(chǔ)知識之后，講述了圖像處理的主要內(nèi)容，具體包括亮度變換、線性和非線性空間濾波、頻率域濾波、圖像復(fù)原與配準(zhǔn)、彩色圖像處理、小波、圖像數(shù)據(jù)壓縮、形態(tài)學(xué)圖像處理、圖像分割、區(qū)域和邊界表示與描述以及對象識別等。本書概念清晰，層次分明，可供從事信號與信息處理、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、通信工程、地球物理、醫(yī)學(xué)等專業(yè)的大專院校師生學(xué)習(xí)參考，也可供相應(yīng)的工程技術(shù)人員參考使用。

標(biāo)簽： 圖像處理軟件實踐

上傳時間： 2013-12-13

上傳用戶：離殤