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測(cè)(cè)度

  • 數(shù)字圖像處理的灰度處理源代碼.rar

    一個(gè)基于C++的數(shù)字圖像處理的灰度處理源代碼,方便大家分享

    標(biāo)簽: 數(shù)字圖像處理 灰度 源代碼

    上傳時(shí)間: 2013-07-22

    上傳用戶:sc965382896

  • C波段頻率源設(shè)計(jì)及性能分析

    采用鎖相環(huán)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種穩(wěn)定、低噪聲的C波段頻率源。建立了鎖相環(huán)的相位噪聲模型并分析影響相位噪聲的因素,進(jìn)行了鎖相環(huán)低通濾波器的設(shè)計(jì)。利用軟件對(duì)環(huán)路的穩(wěn)定性和相位噪聲進(jìn)行仿真,相位裕度在45°以上,環(huán)路工作穩(wěn)定,且具有較好的相位噪聲特性

    標(biāo)簽: C波段 頻率源 性能分析

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:吾學(xué)吾舞

  • 基于粒子群模糊C均值聚類(lèi)的快速圖像分割

    模糊C-均值聚類(lèi)算法是一種無(wú)監(jiān)督圖像分割技術(shù),但存在著初始隸屬度矩陣隨機(jī)選取的影響,可能收斂到局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)。提出了一種粒子群優(yōu)化與模糊C-均值聚類(lèi)相結(jié)合的圖像分割算法,根據(jù)粒子群優(yōu)化算法強(qiáng)大的全局搜索能力,有效地避免了傳統(tǒng)的FCM對(duì)隨機(jī)初始值的敏感,容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明,該算法加快了收斂速度,提高了圖像的分割精度。

    標(biāo)簽: 粒子群 模糊 均值聚類(lèi) 圖像分割

    上傳時(shí)間: 2013-10-25

    上傳用戶:llandlu

  • 基于C語(yǔ)言的幾種排序算法的分析

    排序是計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)中一項(xiàng)經(jīng)常發(fā)生的操作,排序算法的研究有其重要的理論及應(yīng)用意義。文中就幾種排序算法的思想,C語(yǔ)言例程以及時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行了分析講解,并指出幾種排序算法的適用情況。

    標(biāo)簽: C語(yǔ)言 排序算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-18

    上傳用戶:shaoyun666

  • 車(chē)牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的

    車(chē)牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。

    標(biāo)簽: 1.24 256 圖像 閾值

    上傳時(shí)間: 2013-11-26

    上傳用戶:懶龍1988

  • 一個(gè)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中計(jì)算網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù)(度分布

    一個(gè)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中計(jì)算網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù)(度分布,簇系數(shù)等)的c程序(其中的數(shù)據(jù)是具體的可換成其他的數(shù)據(jù))。很簡(jiǎn)單但是對(duì)于做復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的卻很有啟發(fā)的哦。

    標(biāo)簽: 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 參數(shù) 分布 計(jì)算

    上傳時(shí)間: 2013-12-10

    上傳用戶:無(wú)聊來(lái)刷下

  • 本算法的基本功能是用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了APRIORI算法

    本算法的基本功能是用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了APRIORI算法,用戶可以先選擇要進(jìn)行的操作。然后再輸入支持度和置信度,就可得到挖掘的結(jié)果。 輸出的結(jié)果主要包括兩個(gè)部分。 1.輸出所有的頻繁項(xiàng)集。 2.輸出所有的產(chǎn)生的規(guī)則。 算法還能夠輸出初始的事務(wù)集合,并且可以輸出產(chǎn)生的中間結(jié)果。

    標(biāo)簽: APRIORI 算法 語(yǔ)言

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:wpwpwlxwlx

  • 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-G

    1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。

    標(biāo)簽: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

    上傳時(shí)間: 2014-01-08

    上傳用戶:songrui

  • C語(yǔ)言圖像處理寶典,擁有非常詳細(xì)的c圖像處理:二值化

    C語(yǔ)言圖像處理寶典,擁有非常詳細(xì)的c圖像處理:二值化,灰度變換,噪聲消除,微分運(yùn)算,投影量計(jì)算,黑區(qū)域處理,特征提取,圖像間的運(yùn)算,幾何變換

    標(biāo)簽: 圖像處理 C語(yǔ)言 寶典

    上傳時(shí)間: 2015-09-17

    上傳用戶:qw12

  • 灰度空間共現(xiàn)矩陣(SGLD)是著名的提取目標(biāo)紋理的特征

    灰度空間共現(xiàn)矩陣(SGLD)是著名的提取目標(biāo)紋理的特征,已經(jīng)成功地應(yīng)用于人臉檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)中。大家可研究此MAtlab代碼,在實(shí)用中轉(zhuǎn)化為C代碼使用。

    標(biāo)簽: SGLD 灰度 矩陣 特征

    上傳時(shí)間: 2014-09-02

    上傳用戶:Ants

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