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圖像邊緣提取

基于傅里葉變換的掌紋識(shí)別！該方法的基本思想是先將掌紋圖像應(yīng)用傅立葉變換轉(zhuǎn)換到頻域,然后在頻域中進(jìn)行特征提取和描述.提取出來(lái)的特征備用來(lái)索引掌紋數(shù)據(jù)庫(kù),以便當(dāng)一個(gè)新的掌紋圖像被輸入時(shí),可以很快確定該手掌

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BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行0 - 9 十個(gè)數(shù)字圖像的識(shí)別在BP 算法和數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上, 本文在MATLAB 軟件環(huán)境下提取Word 文檔中26 種字體的 0 - 9 十個(gè)數(shù)字的圖像,

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里面是三篇二值圖像一維邊界提取的文章

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用飽和度分量提取彩色人頭圖像的論文

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圖像的邊緣是指圖像中鄰域灰度有顯著變化的像素的集合。它是圖像的基本特征, 因此邊緣檢測(cè)方法在圖像處理中成為一個(gè)十分重要的課題。經(jīng) 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個(gè)像素在某個(gè)鄰域內(nèi)灰度的變

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Visual C++數(shù)字圖像處理典型算法及實(shí)現(xiàn)（人民郵電出版社）第8章圖像邊緣檢測(cè)、提取及輪廓蹤源碼

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用于圖像識(shí)別的新型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 提出了一種用于圖像識(shí)別的映封正交神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。在一般情況下待識(shí)別的樣本空間的維數(shù)相當(dāng)大, 為了有效地進(jìn)行識(shí)別,必須把樣本空間的維數(shù)降下來(lái)。目前常用的方法就是特征提取

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基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的彩色細(xì)胞圖像分割可以提取出背景較復(fù)雜的細(xì)胞圖像

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MATLAB 圖像處理紋理提取小波變換

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摘要該文主要考慮利用圖像噪聲再生技術(shù)來(lái)提取圖像細(xì)節(jié) 其思想是利用被濾除的噪聲信號(hào)進(jìn)行回收再利用通過(guò)對(duì)噪聲信號(hào)和初步去噪信號(hào)進(jìn)行小波變換比較它們的小波系數(shù) 當(dāng)噪聲信號(hào)的小波系數(shù)達(dá)到一定的閾值時(shí) 將

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