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程序实现了bmp和dib图片的的读取,并能用各种经典的算法对图片实现:图像增强,图像匹配,图像复员,图像变换,特征提取,图像识别和图像分割 除此之外,该程序还给出了各个算法的实现结果的比较.详细内容参见压缩包内的-bmp realized by the pictures and Freehand read, and can use various classic picture of the algorithm to achieve : image enhancement, image matc
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采用最大方差法对前景图像进行二值分割 ，并通过扫描提取轮廓，最后对目标进行跟踪-using the maximum variance method for binary image segmentation and contour extraction by scanning ， finally track on the target by rectangle
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医学图像处理，绝得能用的细胞边缘检测，分割最佳阈值的迭代算法，轮廓提取受噪声影响的分析,Medical image processing, the cells must have to use edge detection, segmentation optimal threshold of iterative algorithm, contour extraction affected by noise analysis
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该程序功能是实现对道路流动车辆统计。小模块功能有以下几个：1，对视频解帧并显示。2，对该视频训练背景图片。 3，利用背景图片用减背景法对测试视频进行前景提取，并进行阈值处理，图像分割，找出流动车的连通域。 4，对车辆进行统计。程序包内含有界面说明，以及程序使用的步骤和相关注意事项-The program function is to achieve movement of vehicles on the road statistics. A small module function has t
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In this project, we intend to segment natural images by combing colour and texture information. For this we will be using an unsupervised image segmentation framework (referred to as CTex) that is based on the adaptive inclusion of color and texture
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傅立叶变换在图像处理中的重要作用：
(A) 图像增强与图像去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；
(B) 图像分割与边缘检测
提取图像高频分量
(C) 图像特征提取
形状特征：傅里叶描述子
纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征
其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性
(D ) 图像压缩
可以直接通过傅里叶系数来压缩数据
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数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展 二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善) 三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。-Digital Image Processing (DigitalImageProcessing) is the image by computer noise remov
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：基于主动轮廓识别和被动轮廓识别方法各自的优缺点，提出结合主动和被动的方法，先对图像进行被动轮廓的预处理，然
后再应用主动轮廓的方法，通过比较选出Canny算子进行预处理，再通过基于概率的方法分割图像，最后再应用Snake模型进行
轮廓提取。并取得较好的应用。-: Identification Based on Active Contour and passive contour recognition advantages and disadvantages of each metho
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将在通过比较多种仿射不变性区域的基础上，选取最大稳定极值区域(MSER)对图像内容进行分割和提取-In a variety of affine invariance by comparing regional basis, select the maximum stable extremal region (MSER) for image segmentation and content extraction
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基于内容的图像检索技术的关键在于特征提取，是利用图像的颜色、形状、纹理、轮廓、对象的空间关系等客观独立的存在于图像中的基本视觉特征作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按相似度匹配进行检索。综合国内外研究现状，可将基于内容的图像检索技术分为如下几种类型:基于颜色特征的检索、基于纹理特征的检索、基于形状及区域的检索、基于空间约束关系的检索。-Based on comparing various affine invariant regional basis, selection of
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阈值分割和轮廓提取，通过取合理的阈值来区分图像边缘来达到提取效果-Threshold segmentation and contour extraction, by taking reasonable threshold to distinguish between the image edge to reach the extraction efficiency
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基于Matlab平台实现目标信息提取。求未含噪声的原图像的周长需先对图像进行二值化，然后选择一种算法进行边缘检测，包含prewitt,canny,sobel等算法，再通过sum(sum())函数进行周长的计算并显示在相应的位置。为求包含特定目标的噪声污染图像的周长或面积，首先对图像进行去噪，再进行二值化，接着进行微小分割，实现边缘提取或者区域分割，进一步统计目标周长或者目标面积。-Based on Matlab platform to achieve the goal of informatio
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这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块：
图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示
图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸
图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割，
图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声
图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二
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通過實現前人的研究成果，首先進行簡單的視屏圖像分割並對分割結果進行運動目標跟蹤；然後通過對跟蹤目標和監控區域的位置狀態信息進行分析。實現提取視屏幀，圖像預處理，運動信息提取分析，運動目標檢測這些流程完成目標檢測。最後比較視屏提取人數的魯棒性，準確性，及時間上的差異。-Simple Screen image segmentation and segmentation results by the results of previous studies, the first moving objec
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通过区域生长法，自动检测分割图像，提取图形特征区域，进行模式识别-By region growing method to automatically detect image segmentation, feature extraction graphics area, pattern recognition
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pca-提取主成分，降维，压缩图像数据量，简化下一步的处理；
小波检测—该程序通过小波系数的提取、重构检测出图像的边缘；
其它的均为图像分割的代码，包含形态学分水岭的一些算法，与Ostu等算法。-pca-extraction of principal components, reduce dimensions, compress image data, to simplify further processing
Wavelet detection- the program b
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基于LDC的图像过渡区提取与分割
提出一种基于局部清晰度-复杂度的图像过渡区提取算法,通过计算图像局部清晰度获得清晰度图 像,增加了过渡区灰度层次信息,再计算清晰度图像的局部复杂度,并根据复杂度曲线确定过渡区提取门限对过渡区进行提取,根据提取的过渡区灰度直方图,获得 图像的分割阈值并对图像进行分割。实验结果表明,本文方法比传统的基于局部复杂度法提取的过渡区更加准确,图像分割效果更好
-LDC image transition region extraction and segme
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基于四叉树分割的JPEG隐写分析
当前主要的隐写分析方法都是对整幅图像进行特征提取，而忽略了图像的内容差异。该文提出一种 基于四叉树分割的 JPEG 隐写分析方法，该方法根据图像块的纹理复杂度进行图像分割，对具有相同统计特性的子图像分别进行隐写检测特征的提取，并构造相应的分类器，通过加权融合得 到最终的检测结果。实验结果表明该方法具有良好的性能，尤其是在训练与测试图像的统计特性具有较大差异时，该算法的检测准确率提高更加明显。
-Based on quadtree segmentat
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通过图像分割实现小型金属零件特征区域提取图像分割(Image segmentation for feature extraction of small metal parts by image segmentation)
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本文主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。
该课题为基于MATLAB的指纹识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。目前毕业设计选题中，传统指纹识别不易得到高分，基本都是对指纹进行处理，而没有比对两者指纹是不是同一个人，轻易
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