的基于紋理的牌照圖象二值化方法即 首先對牌照圖象作紋理分析, 然后采用模式識別技術中的最 大最小準則獲取二值比閾值進行二值化的方法效果優于灰度直方圖方法。若對紋理基元的選擇附加一些條件則有可能提 供更好的二值化結果。該方法也可適用于票據或文本圖象的 二值化。
標簽： 圖象 分 準則 模式識別技術
上傳時間： 2013-12-07
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PCA算法程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉較大的特征值(一般沒有這一步） 7、合并選擇的特征值 8、選擇相應的特征值和特征向量 9、計算白化矩陣 10、提取主分量
標簽： 特征 PCA 協方差矩陣 計算
上傳時間： 2016-04-23
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用間類最大距離法自動求取多張圖像的閾值，MATLAB實現
標簽： 自動 圖像 閾值
上傳時間： 2016-04-28
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灰度圖像閾值分割，用二維otsu方法實現的matlab程序
標簽： 灰度圖像 閾值分割
上傳時間： 2016-05-02
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用于實現灰度圖像閾值分割的一維otsu方法，matlab源程序
標簽： otsu 灰度圖像 閾值分割
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用于實現灰度圖像閾值分割的一維最大熵方法，matlab源程序
標簽： 灰度圖像 閾值分割 熵
上傳時間： 2014-11-21
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用于實現灰度圖像閾值分割的二維最大熵方法，matlab源程序
標簽： 灰度圖像 二維 閾值分割 熵
上傳時間： 2013-12-12
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用于實現加了噪聲的灰度圖像閾值分割的一維最大熵方法，matlab源程序
上傳時間： 2014-07-02
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小波包和小波閾值濾波，常見小波和小波包的去噪聲方法匯集，
標簽： 小波閾值 濾波
上傳時間： 2014-01-01
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優點：1.對于信噪比高的信號濾波效果好； ％ 2.對于邊沿的保護強過閾值濾波，不會產生閾值濾波情況下的過于平滑與Gibbs現象。 ％缺點：1.由于對邊沿信號沒做任何處理，所以邊沿可能會有脈沖噪聲保留下來； ％ 2.計算相關系數中，如果計算出來的小波系數點位置偏差大，則相關系數計算受影響； ％ 3.需要迭代運算，迭代的噪聲能量閾值選取很重要，這里以開始段無信號處估計噪聲； ％ 4.需要迭代運算，所以運算量比閾值法大； ％ 5.受分解層次影響，在大尺度上小波系數點位置偏差更大，相關系數計算不準確。 ％需要具體調整的地方：1.分解的尺度；
標簽： 信噪比 信號濾波 保護 閾值
上傳時間： 2013-12-26
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