圖像融合powerpoint課件 包括各種融合方法 有基于像素級 決策級 等 IHS 比值變換
標簽： powerpoint IHS 圖像融合 像素
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：yan2267246
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 測方法在圖像處理中成為一個十分重要的課題。經 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰 域內灰度的變化, 利用邊緣鄰近一階或二階方向導 數變化規律, 用簡單的方法檢測邊緣。但是, 因為邊 緣和噪聲都是高頻信號, 因此許多經典邊緣檢測算 法很難在邊緣和噪聲中做出取舍。在眾多的邊緣檢 測算子中, 算子因為具有優良的邊緣檢測能 力, 因此在圖像處理中得到廣泛應用。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：zhanditian
提出了一種基于相似度函數的自適應加權中值濾波算法。該方法首先通過噪聲檢測確定圖像中的噪聲點,然后 根據窗口內噪聲點的個數自適應地調整濾波窗口的尺寸,并根據相似度大小,巧妙地將濾波窗口內各個像素點自適應分 組并賦予相應的權重,最后對檢測出的噪聲點進行加權中值濾波。計算機模擬實驗結果表明:該算法既能有效地濾除噪 聲,又能較好地保護圖像細節,比標準中值濾波具有更優良的濾波性能。
上傳時間： 2017-08-06
上傳用戶：lizhizheng88
通過圖像像素點之間的相關性來判斷該像素點為噪聲點還是信號點，進而對其進行濾波。
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：zsjzc
像素畫學習文檔，對像素畫感興趣的初學者參考價值較大。
上傳時間： 2015-05-03
上傳用戶：gaoyu29
元器件樣本專輯 116冊 3.03G深圳晶美光電 數碼管 發光二極管 像素模塊 點陣 樣本 21.8M.rar
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
1，讀入視頻，獲取幀圖像 2，計算兩幀之間的像素差。當像素差小于閾值時，進行累加平均知道像素差大于給定閾值時，判定為鏡頭，然后保存。
上傳時間： 2016-07-27
上傳用戶：superman
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
使用說明 使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實現精確的車牌定位。 具體步驟 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-17
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