通過(guò)對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理增強(qiáng)道路信息,依據(jù)影 像灰度直方圖信息,對(duì)預(yù)處理后的影像進(jìn)行閾值分割,得到一個(gè)包含道路信息的二值影像 進(jìn)一步使用形態(tài)開(kāi)運(yùn)算去除細(xì)小噪聲,同時(shí)將一部分粘連在道路上的噪聲與道路信息進(jìn)一步分割 接著結(jié)合形態(tài)腐蝕和形態(tài)重建運(yùn)算獲取影像中主要道路網(wǎng)絡(luò)信息,并用形態(tài)閉運(yùn)算完善道路網(wǎng)絡(luò)信息 最后對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行形態(tài)細(xì)化和一定次數(shù)的形態(tài)修剪處理,得到單像素寬的道路中心線信息
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：heart520beat
一個(gè)基于像素的字符分割。適合于數(shù)字，字母單筆畫的分割。比一般的投影法要快。本例為行分割，稍加改動(dòng)即可實(shí)現(xiàn)列分割。
上傳時(shí)間： 2016-04-03
上傳用戶：erkuizhang
（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(shí)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(diǎn)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(shí)現(xiàn)圖像分割，這里的圖像可以針對(duì)核磁共振圖像
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：851197153
是一個(gè)關(guān)于基于像素點(diǎn)分割圖像的程序，有做這方面吧畢業(yè)設(shè)計(jì)的同學(xué)可以看看
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：徐孺
本文研究了在復(fù)雜背景下紅外圖像的背景和噪聲抑制算法，并且完成了硬件實(shí)現(xiàn)，主要包括以下內(nèi)容： 1.通過(guò)對(duì)實(shí)際紅外圖像的背景和噪聲特性的研究分析，設(shè)計(jì)改進(jìn)了一種基于加權(quán)廣義次序統(tǒng)計(jì)濾波器的背景抑制的算法。紅外圖像的噪聲通常為脈沖噪聲，具有高頻特性；而紅外圖像的背景變換比較緩慢，其頻譜成分多集中在低頻區(qū)域，所以本文在對(duì)圖像特性分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)改進(jìn)了基于加權(quán)廣義次序統(tǒng)計(jì)濾波器的背景抑制的算法。在對(duì)采集的起伏背景紅外圖像進(jìn)行背景抑制后，用全局門限可以有效的分割出目標(biāo)信息，輸出包含目標(biāo)信息的二值化圖像，為后續(xù)處理提供數(shù)據(jù)。但是出于更復(fù)雜背景條件下算法有效性的目的，深入討論了局部自適應(yīng)門限分割算法的設(shè)計(jì)。 2.在實(shí)時(shí)信號(hào)處理系統(tǒng)中，底層的圖像預(yù)處理算法目前難以用軟件實(shí)現(xiàn)；但是其運(yùn)算結(jié)構(gòu)相對(duì)比較簡(jiǎn)單，適于用FPGA進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)。本文對(duì)算法的FPGA設(shè)計(jì)作了較為深入地研究，同時(shí)介紹了算法的VHDL實(shí)現(xiàn)，利用模塊化的優(yōu)點(diǎn)對(duì)算法分模塊設(shè)計(jì)，對(duì)各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)作了詳細(xì)介紹。 3.完成了紅外成像制導(dǎo)系統(tǒng)的預(yù)處理部分硬件電路設(shè)計(jì)，對(duì)FPGA中預(yù)處理算法的處理結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)算法在硬件上的實(shí)現(xiàn)，證明了算法的有效性。
標(biāo)簽： FPGA 紅外成像 制導(dǎo) 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-07-02
上傳用戶：釣鰲牧馬
磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開(kāi)了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來(lái)克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：zhichenglu
圖象處理源代碼集 圖像分割是圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域中極為重要的內(nèi)容之一，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像分析時(shí)首先需要完成的操作。它是根據(jù)圖像的某些特征或特征集合的相似性準(zhǔn)則，對(duì)圖像像素進(jìn)行分組聚類，把圖像平面劃分為一系列有意義的區(qū)域，使其后的圖像分析及識(shí)別等高級(jí)處理階段所要處理的數(shù)據(jù)量大大減少，同時(shí)又保留有關(guān)圖像結(jié)構(gòu)特征的信息。由于分割中出現(xiàn)的誤差會(huì)傳播至高層次處理階段，因此分割的精確程度是至關(guān)重要的。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：vodssv
在圖像模板匹配問(wèn)題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對(duì)圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計(jì)算每個(gè)R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過(guò)各個(gè)R-塊編碼值的比較,實(shí)現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個(gè)R-塊編碼的計(jì)算十分簡(jiǎn)單 匹配過(guò)程只要對(duì)編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對(duì)像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時(shí)間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計(jì)算時(shí)間快了兩個(gè)數(shù)量級(jí).
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：a673761058
matlab實(shí)現(xiàn)商標(biāo)文字分割~第一部分計(jì)算列梯度差，計(jì)算每個(gè)像素的列方向一定范圍內(nèi)（n）最大值和最小值的差距,統(tǒng)計(jì)該差值超過(guò)某一設(shè)定域值T的像素的個(gè)數(shù)，并將該統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)存在 GY 向量。，第二部分計(jì)算行梯度差，計(jì)算每個(gè)像素的行方向一定范圍內(nèi)（n）最大值和最小值的差距，統(tǒng)計(jì)該差值超過(guò)某一設(shè)定域值T的像素的個(gè)數(shù)，并存在 GX 向量
標(biāo)簽： matlab 商標(biāo) 分割 分
上傳時(shí)間： 2016-06-24
上傳用戶：chenbhdt
提出了一種基于CCD圖像的塑料齒輪齒形缺陷檢測(cè)方法。采用A102FCCD數(shù)字?jǐn)z像頭采集塑料齒輪的圖像, 經(jīng) 過(guò)IEEE1394數(shù)字接口卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。對(duì)含有噪聲的原始數(shù)字圖像實(shí)施平滑處理、圖像分割、輪廓提取及細(xì)化等處理, 使圖像轉(zhuǎn)變成易于檢測(cè)的單像素寬邊緣信息。檢測(cè)了齒輪中心孔的圓心, 進(jìn)而對(duì)齒輪齒形缺陷進(jìn)行檢測(cè)。理論分析及實(shí)驗(yàn) 結(jié)果表明該方法檢測(cè)速度快、精度高, 滿足產(chǎn)品在線檢測(cè)的要求。
上傳時(shí)間： 2016-07-18
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