數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 二維離散余弦變換的圖像壓縮 采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度 直方圖均勻化 模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對(duì)受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 用MATLAB中的函數(shù)filter2對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波 圖像的自適應(yīng)魏納濾波 運(yùn)用5種不同的梯度增強(qiáng)法進(jìn)行圖像銳化 圖像的高通濾波和掩模處理 用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理
標(biāo)簽： 數(shù)字圖像 傅立葉變換 二維離散余弦變換 二維
上傳時(shí)間： 2015-07-01
上傳用戶：xieguodong1234
程序代碼說明 灰度AGV路徑識(shí)別 彩色AGV路徑識(shí)別 HSI彩色空間的AGV路徑識(shí)別 路徑中心線的定位 Radon變換的AGV路徑偏差檢測(cè)
標(biāo)簽： AGV Radon 路徑識(shí)別 HSI
上傳時(shí)間： 2015-07-01
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車牌定位－－－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)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
360度全景頁面的源碼和腳本,雙擊index.htm可看效果.
上傳時(shí)間： 2014-02-24
上傳用戶：diets
高整合度MPEG4 IP Camera方案，本文首先概念性的介紹了市面上IP camera監(jiān)控系統(tǒng)和IP Camera的構(gòu)成。接著介紹智原科技最新推出的高整合度MPEG4編解碼SoC平臺(tái) - FIC8120。重點(diǎn)介紹了基于FIC8120的IP Camera方案
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：天誠24
這是一篇介紹藍(lán)芽收發(fā)器IC測(cè)試的相關(guān)文章,蠻有用的文章
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上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：asdkin
SSL測(cè)試技朮說明文檔﹐解決SSL測(cè)試相關(guān)問題﹐英文。
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶：894898248
一個(gè)簡(jiǎn)單的關(guān)于LINUX下的進(jìn)程間通訊的演示,使用的是信號(hào)量.適合初學(xué)編程的同學(xué)一起學(xué)習(xí)!
標(biāo)簽： LINUX 進(jìn)程 信號(hào)量 編程
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：ljt101007
基于內(nèi)容的圖像檢索中的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)：特征提取：顏色直方圖；紋理特征等 相似度：馬氏距離，歐氏距離等 相關(guān)反饋：機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 檢索與分類：兩個(gè)很相似的樣本距離很小，雖然兩個(gè)不相似的樣本距離未必很大
標(biāo)簽： 圖像檢索 環(huán)節(jié) 特征提取 直方圖
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：小寶愛考拉
FTDI FT2232C 應(yīng)用程式與測(cè)試程式
上傳時(shí)間： 2015-07-08
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