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灰階

本代碼

本代碼，用MATLAB編寫。把灰度圖轉(zhuǎn)化為偽彩色圖。

標(biāo)簽： 代碼

上傳時間： 2014-01-25

上傳用戶：葉山豪
在VB里調(diào)入顯示圖像

在VB里調(diào)入顯示圖像，并進(jìn)行處理，灰度轉(zhuǎn)換，提取控制點(diǎn)，邊緣檢測等，只是有些地方不很成功，僅供參考

標(biāo)簽： 圖像

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：rishian
圖象處理和模式識別中經(jīng)常根據(jù)物體的形狀來識別物體或?qū)ξ矬w進(jìn)行分類。形狀特征可以分為區(qū)域特征和邊界特征兩大類

圖象處理和模式識別中經(jīng)常根據(jù)物體的形狀來識別物體或?qū)ξ矬w進(jìn)行分類。形狀特征可以分為區(qū)域特征和邊界特征兩大類，矩不變量是最基本的形狀特征。Hu提出的矩不變量是圖象區(qū)域內(nèi)部細(xì)節(jié)的描述，是一種區(qū)域特征。它是建立在對一個區(qū)域內(nèi)部灰度值的統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上的，需要目標(biāo)區(qū) 域的所有象素參與運(yùn)算

標(biāo)簽： 圖象分類分區(qū)域特征

上傳時間： 2013-12-23

上傳用戶：lnnn30
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

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，也是一種基本的計算機(jī)視覺技術(shù).這是因為圖像的分割、目標(biāo)的分離、特征的提取和參數(shù)的測量將原始的圖像轉(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領(lǐng)域的應(yīng)用.

標(biāo)簽： 圖像分割圖像處理圖像分析

上傳時間： 2013-12-15

上傳用戶：wang5829
Smarty 入門不過因為有針對舊有的內(nèi)容做一些小調(diào)整

Smarty 入門不過因為有針對舊有的內(nèi)容做一些小調(diào)整，所以這次把它放回到自己的 Blog 裡。序言剛開始接觸樣版引擎的 PHP 設(shè)計師，聽到 Smarty 時，都會覺得很難。其實筆者也不例外，碰都不敢碰一下。但是後來在剖析 XOOPS 的程式架構(gòu)時，開始發(fā)現(xiàn) Smarty 其實並不難。只要將 Smarty 基礎(chǔ)功練好，在一般應(yīng)用上就已經(jīng)相當(dāng)足夠了。當(dāng)然基礎(chǔ)能打好，後面的進(jìn)階應(yīng)用也就不用怕了。這次的更新，主要加上了一些概念性的東西，當(dāng)然也有一些進(jìn)階的技巧。不過這些也許早已深入大家的程式之中，如果有更好的觀點(diǎn)，也歡迎大家能夠回饋。

標(biāo)簽： Smarty

上傳時間： 2014-12-01

上傳用戶：鳳臨西北
小波變換

小波變換，通過matlab來實現(xiàn)，圖片格式為256*256的灰度圖片

標(biāo)簽： 小波變換

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：上善若水
基本的圖像處理功能

基本的圖像處理功能，二值化，灰度變化,,,

標(biāo)簽： 圖像處理功能

上傳時間： 2014-01-24

上傳用戶：小草123
圖像在傳輸過程中

圖像在傳輸過程中，傳遞函數(shù)對高頻成分有衰減作用，造成圖像模糊，細(xì)節(jié)輪廓不清楚。圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓，增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分，使圖像變得清晰。亦分空域處理和頻域處理兩類[3]。

標(biāo)簽： 圖像傳輸過程

上傳時間： 2017-09-04

上傳用戶：pkkkkp
1.采集到的車牌照圖片使用的是24位RGB的BMP位圖

1.采集到的車牌照圖片使用的是24位RGB的BMP位圖，即真彩圖。需要將其轉(zhuǎn)化為256級灰度圖像。 2.將灰度圖像轉(zhuǎn)換成為二值圖像。 3.去除噪聲采用的方法：中值濾波、直方圖均衡。 4.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應(yīng)形狀以達(dá)到對圖像分析和識別的目的。

標(biāo)簽： RGB BMP 采集車牌

上傳時間： 2017-09-10

上傳用戶：heart520beat
摘要:曝光瞬間造成圖像模糊的運(yùn)動通常作為直線運(yùn)動近似處理 ,若能找出模糊圖像的運(yùn)動模糊方向 ,并將之旋轉(zhuǎn)到水平軸 ,則二維問題可簡化為一維來處理 ,大大簡化由模糊圖像估計出運(yùn)動模糊點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)以及圖像

摘要:曝光瞬間造成圖像模糊的運(yùn)動通常作為直線運(yùn)動近似處理 ,若能找出模糊圖像的運(yùn)動模糊方向 ,并將之旋轉(zhuǎn)到水平軸 ,則二維問題可簡化為一維來處理 ,大大簡化由模糊圖像估計出運(yùn)動模糊點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)以及圖像恢復(fù)的過程 ,并為圖像恢復(fù)的并行計算創(chuàng)造有利條件。由于運(yùn)動模糊降低了運(yùn)動方向上圖像的高頻成分 ,沿著運(yùn)動方向?qū)嵤└咄V波方向微分 ,可保證微分圖像灰度值絕對值之和最小?；诖?,本文利用雙線性插值的方法 ,固定并適當(dāng)選取方向微分的微元大小 ,構(gòu)造出3 ×3方向微分乘子 ,得到了高效高精度的自動鑒別運(yùn)動模糊方向的新方法 ,并通過數(shù)值實驗進(jìn)行了驗證。

標(biāo)簽： 模糊圖像模糊圖像曝光

上傳時間： 2013-12-08

上傳用戶：lmeeworm

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