基于非負(fù)矩陣分解（NMF）的人臉特征提取算法，NMF基本思想是找到一個(gè)線性子空間W，使的構(gòu)成子空間的基本圖像的像素點(diǎn)都是正值，而且人臉圖像在子空間上的投影系數(shù)也是正數(shù)
標(biāo)簽： NMF 非負(fù)矩陣分解 人臉 特征提取
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：moerwang
該程序能夠?qū)崿F(xiàn)圖像分割功能，可以使圖像的像素改變并呈現(xiàn)它的直方圖。
上傳時(shí)間： 2017-08-01
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內(nèi)容提要:圖像分割是由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是一種基本的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù).這是因?yàn)閳D像的分割、目標(biāo)的分離、特征的提取和參數(shù)的測(cè)量將原始的圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的分析和理解成為可能.因此，圖像分割多年來(lái)一直得到人們的高度重視.本文從圖像分割的數(shù)學(xué)描述入手,介紹給出了圖像分割中常用的幾種方法,即灰度閾值分割法、邊緣檢測(cè)和區(qū)域跟蹤以及基于分水嶺算法的分割方法.還列舉了基于特定工具的圖像分割方法.隨后介紹給出了圖像分割在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用.
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：wang5829
從ML-EM 重建算法入手，分析了貝葉斯模型的一些關(guān)鍵點(diǎn)，針對(duì)采用傳統(tǒng)方法求解MAP問(wèn)題的局限性，提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建算法，為了保留邊緣信息，引入了二進(jìn)制的保邊緣變量，并應(yīng)用共軛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解，模擬的重建結(jié)果表明，應(yīng)用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@
上傳時(shí)間： 2013-12-03
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本書(shū)共分17章，第一章介紹了圖像處理的基本知識(shí)，第二章介紹了圖像處理編程的基本知識(shí)，以后各章分別介紹了區(qū)域分割與目標(biāo)提取、邊緣檢測(cè)與提取、圖像平滑、圖像增強(qiáng)、特征選擇與描述、彩色變換、彩色分割、幾何變換、Hough變換、頻率變換、小波變換、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、圖像壓縮的基本知識(shí)和應(yīng)用實(shí)例，并且都附有相應(yīng)的C語(yǔ)言圖像處理程序。提供有一個(gè)Visual C++的學(xué)習(xí)版框架源程序和專業(yè)版演示程序，光盤(pán)里還附有專業(yè)版圖像處理軟件介紹和圖像處理的工程應(yīng)用介紹。
標(biāo)簽： 分
上傳時(shí)間： 2017-08-23
上傳用戶：腳趾頭
QMF濾波器在語(yǔ)音編碼中的應(yīng)用,通過(guò)matlab 實(shí)驗(yàn)程序設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)二通道鏡像濾波器(QMF、CQF、OQF)在語(yǔ)音編碼中的應(yīng)用，針對(duì)不同的濾波器階數(shù)，采用批量算法，實(shí)現(xiàn)和比較波形編碼的效率和精度
上傳時(shí)間： 2013-12-05
上傳用戶：FreeSky
一種嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法， 本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法,通過(guò)分析圖像經(jīng)離散小波變換后細(xì) 節(jié)子帶系數(shù)的特性,把細(xì)節(jié)子帶系數(shù)的均值和方差作為水印信息的一部分來(lái)自適應(yīng)地修改圖像小波分解后某些細(xì)節(jié) 子帶的系數(shù)值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應(yīng)地嵌入水印信息,實(shí)現(xiàn)了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時(shí),水印的提取無(wú)須求助于原圖像,很好的實(shí)現(xiàn)了水印的盲檢測(cè). 這里的水印是一幅有實(shí)際意義的二值圖像. 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果和攻擊測(cè)試表明,本文提出的算法對(duì)JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強(qiáng)的魯棒 性,同時(shí)對(duì)直方圖均衡化、對(duì)比度調(diào)整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.
上傳時(shí)間： 2017-08-30
上傳用戶：陽(yáng)光少年2016
為設(shè)計(jì)一種正交鏡像濾波器組(QM F)的原型濾波器，使川高邊瓣衰減(SLFO R的可變性和組合窗函 數(shù)設(shè)計(jì)了低通原型濾波器，并且應(yīng)川線性優(yōu)化使近似重構(gòu)的誤差最小結(jié)果表明，該方法程序運(yùn)行簡(jiǎn)單，優(yōu)化 算法使計(jì)算機(jī)處理的速度加快，而且高邊瓣衰減(SLFOR)組合窗減少了能量的泄漏，防止了子帶間的混疊
上傳時(shí)間： 2017-08-30
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圖像處理（各種基本圖像算法的實(shí)現(xiàn)）包括各種幾何變換，圖像的分割，圖像的邊緣檢測(cè)等等。
上傳時(shí)間： 2017-09-16
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用鄰近算法實(shí)現(xiàn)的圖像放大用來(lái)作圖像處理，圖像分割前用的．的
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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