在二值化前,將像素與閾值的誤差擴散到周圍像素上,提高圖像的二值化質量
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：BOBOniu
通過對影像進行預處理增強道路信息,依據影 像灰度直方圖信息,對預處理后的影像進行閾值分割,得到一個包含道路信息的二值影像 進一步使用形態開運算去除細小噪聲,同時將一部分粘連在道路上的噪聲與道路信息進一步分割 接著結合形態腐蝕和形態重建運算獲取影像中主要道路網絡信息,并用形態閉運算完善道路網絡信息 最后對道路網絡信息進行形態細化和一定次數的形態修剪處理,得到單像素寬的道路中心線信息
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：heart520beat
VC跟Matlab混合編程 VC與Matlab案例1.256色轉灰度圖2.對比度拉伸3.二值化變換4.反色5.灰度均衡6.亮度增減7.取對數8.取指數9.圖像鏡像10.圖像平移11.閾值變換12.直方圖均衡VC程序
上傳時間： 2016-03-31
上傳用戶：zhanditian
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
小弟撰寫的類神經pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設定threashold時注意時值不要過大,因為這牽涉inverse matrex的計算.
標簽： eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時間： 2015-12-02
上傳用戶：wpwpwlxwlx
針對大型構件內部微損傷難以及時發現排除，給生活生產造成安全隱患的現狀，基于波包提取技術，利用波包的虛擬時間逆傳播，設計了一種新的傳感器陣列，并在理論上推導了該傳感器陣列二維成像的運算公式，最后利用MATLAB編程模擬仿真了用該傳感器陣列進行無損檢測時的二維成像結果，結果表明其成像結果的綜合精度可以達到98.7%，因此用該傳感器陣列進行大型構件內部微損傷的探測對于發現安全隱患、排除安全隱患具有重大的指導意義。
上傳時間： 2013-11-12
上傳用戶：libinxny
形態學灰值和二值的實現代碼
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：shinesyh
這是一個二值hopfield神經網絡源程序，有一個實例，訓練數據保存在h7x8n4.trn,輸出數據保存在ARCHIVE.LST中。
上傳時間： 2015-03-13
上傳用戶：gut1234567
【文本與二值圖像的游程】1. 文本游程壓縮的原理 對重復字段采用3符號標識法：(1) 重復提示符,比如@,#等；(2) 游程長度參數或重復次數,若用一個字節表示,最大長度可為255個重復字；(3) 重復字符。以上三部分合稱為重復因子。可見要獲得壓縮效益，重復字符應在3個以上。2. 圖像游程壓縮的原理 對于二值圖像，原始數據為零一矩陣，壓縮時逐行處理該矩陣：(1) 連續n個1，表示為+n；(2) 連續n個0，表示為-n。
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：685
