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harisuciciwatermark
- 于内容的图像认证技术是一种新颖的图像信息安全技术，用来验证数字图像内容的完整性与真实 性。本文介绍了基于内容的图像认证技术的分类、发展历史和研究现状，并针对其现有算法的缺陷，对未来的发 展趋势和应用进行了展望。 -content in the image authentication technology is a novel image information security technology, used to verify digital image content aut
Visual_Object_Category_Recognition_fergus_thesis.r
- Visual Object Category Recognition Robert Fergus Phd thesis. 2005 牛津大学博士学位论文。 研究内容为面向分类的目标识别。 主要研究内容为： 1、constellation model 2、加入location信息的改进的LDA model
YaoGanTuXiangChuLiYuYingYong
- 遥感图像处理与应用，是遥感学中对遥感理论与行业应用最为全面的一本书。第一篇遥感图像及其特征[第1章遥感图像原理，第2章遥感图像的形成，第3章遥感图像的数据格式，第4章遥感图像模式与遥感图像信息特征]，第二篇遥感图像处理系统[第5章遥感图像处理系统概述，第6章VAX/VMS操作系统，第7章IS600数字图像处理系统]，第三篇遥感图像计算机处理[第8章遥感图像的前处理，第9章图像变换，第10章图像增强处理，第11章遥感图像的分类处理，第12章纹理分析，第13章地理信息系统及其在遥感图像处理中的应用]
FuzzyEntropyBasedPost-ProcessingMethodforC-MeanClu
- 提出了一种结合C2均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法, 该方法先采用C2均值聚类算法对含噪图像进行初步分割, 再利用模糊熵准则作后续处理。该方法一方面能够继承C2均值聚类算法的优点, 可以灵活地用在基于多特征和多阈值的图像分割中, 另一方面充分考虑了图像的区域信息, 利用模糊熵最小作为准则, 对C2均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理, 克服了C2均值聚类算法对噪声敏感的缺点。实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C2均值聚类算法多4～ 6 s, 对于低信噪比的图像能够取得优于C2
ImageRegistration.rar
- 基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
confusionmatrix
- 混淆矩阵的每一列代表了地面参考验证信息，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量；混淆矩阵的每一行代表了遥感数据的分类信息，每一行中的数值等于遥感分类像元在地表真实像元相应类别中的数量。 -THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED
A_new_algorithm_of_image_compress_based_on_BP_neur
- 本文探讨了神经网络用于图像压缩的方法，提出了一种基于边缘信息检测的BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、纹理块和边缘块，不同的分类块采用不同的隐含层数。实验结果证明本算法在在保证重建图像丰富细节的同时，能大大提高图像的压缩比。-This paper discusses the neural network for image compression method, edge information is presented based on BP neural networ
113172210SVD
- SVD随着计算机网络的不断发展,多媒体信息的版权保护问题变得十分突出,已成为一个非常紧迫的议题。数字水印技术是实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为信息隐藏领域的一个热门方向。本文着重讨论了数字水印技术在数字图像中的应用,特别地,对于基于神经网络和SVD的自适应的数字水印技术进行了深入的研究与实验。首先比较全面地介绍了数字水印技术的发展历史、现状、基本模型、特征、分类、现有的主要的算法和应用,并对数字水印的发展前景做出了一个展望。接着阐述了神经网络和奇异值分解( SVD)的相关理论。利用图像
tuxiangchulixitongpingtai
- 本课题将包括图像的摄入和保存、平滑、直方图、锐化、边缘提取、分析 与描述、频域变化等一系列基本处理过程。为了理论联系实际，本课题还对指 纹，文字等线条纹图像的识别进行了初步的探讨，其目的是构造自动处理某些 信息的机器系统，以代替人类完成分类和辨识的任务，尤其是指纹识别对于安 全保障，公安破案方面有很大的帮助。为了使计算机识别时能很快的提取关键 特征，提高准确度，减少时空耗费，本课题在分析了多种传统的条件细化、模 板细化、形态数学上的细化等多种细化方法的原理和优缺点后，提出
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- 图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究，提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离，为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此，对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的意义。 本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点，研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法，对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点
AMethodofCloudClassificationBaseonImageEntropy
- 利用图像熵信息对云图进行分类的文章，外国人写的，很有用啊-Information on the cloud image by image entropy to classify the article, written by foreigners, useful ah
SVM_FACE
- 基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~ 言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了 对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法 IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
ASurveyofFeatureSelection
- 本文总结并提出了较为完备的特征提取定义。根据特征子集形成过程将特征选择分为穷举式、启发式和随机式三类 根据特征评价标准将特征选择分为距离浏度、信息测度、相关性浏度、一致性测度和分类器错误率五类。通过分析特征选择的影响因素，提出了选择特征、选择方法应该遵循的原则。 -This paper analyzes and summarizes the previous definition of feature selection, and then introduces a selfcontaine
Classification-OfTheRemoteImage
- 基于纹理及光谱信息融合的遥感图像分类方法研究，硕士论文，有关纹理和遥感图像分类很好的学习素材-Texture and spectral information based on the integration of remote sensing image classification method, master' s thesis, the classification of remote sensing image texture and good learning material
DCT-watermarked-kangdayinsaomiao
- 针对打印扫描对图像影响的特点, 选取在图像的DCT 域上嵌入水印信息。对DCT 变换后的系数按 照他们的位置进行了特殊的分类, 通过分类后每一类中正负号的数量来表达水印信息, 增强了算法的鲁棒性。 然后对水印的嵌入位置、鲁棒性和嵌入强度进行了研究-Impact on the image for print scanning feature, select the image on a DCT domain watermark embedding. The DCT transform co
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- 类的目的就是根据现有的图像特征建立一个分类器，能够对未知的图像类型进行预测。在现有众多分类 算法中，贝叶斯分类器由于其坚实的数学理论基础并能综合先验信息和数据样本信息，成为"-3前机器学习和数据挖 掘的研究热点之一。本文论述了内容图像检索中基于贝叶斯分类器的图像分类技术。介绍了贝叶斯分类器，叙述了 利用贝叶斯分类器进行图像分类的方法，以及图像特征的分布假定。最后通过对分类器的探讨，总结了贝叶斯估计 分类的不足。-The purpose of class is based on a
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- 感图像的自动分类方法一般基于图像的统计信息。-Sense of automatic image classification method is generally based on image statistics.
feature-exacte
- 本文提出了一种基于特征融合的纹理图像分类方法，它结合了纹理图像的特 点和框架小波变换方法，处理过程中充分考虑了图像各尺度间的依存关系以及不 同频带中所包含的图像纹理信息，利用支撑矢量机作为分类器，对标准纹理库中 的图像进行了仿真实验。 -This paper presents a texture feature fusion based image classification method, which combines the special texture Point
BOVW_Class_DEMO
- Matlab实现BOVW模型，特征提取采用SIFT算法，字典学习采用k-means聚类学习，数据集采用UCM21类分类信息-Matlab achieve BOVW model, feature extraction algorithm using SIFT, dictionary learning using k-means clustering, data collection using UCM21 class category
多光谱影像PCA与遍历显示matlab实现
- 基于多光谱影像的地物分类预处理算法，使用matlab将数据tif影像打开，并展示，在数据波段中，使用PCA算法，使得信息集中利于分类。(Preprocessing algorithm of object classification based on multi spectral image)