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该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波（Curvelet）特征的提取，以便后续做纹理图像分割。-The source can be achieved in color or grayscale images Qu Bo (Curvelet) feature extraction in order to do follow-up texture image segmentation.
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针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即:
使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗
配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基
于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合.
-For visible light and infrared images of the characteris
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利用MATLAB实现图像前期预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），边缘检测，图像分割，图像特征提取等图像处理。-Early use of MATLAB for image pre-processing functions (including color images of gray-scale transform, the general gray-scale binary image processing, color enhancement, et
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《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》书中的光盘内容之一。包括基本的图像处理算法，以及投影校正、特征提取、图像分割、人脸识别等等综合案例。-" Digital Image Processing and Machine Vision- Visual C++ and Matlab to achieve" one of the book' s CD-ROM content. Including the basic image processing
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图像特征分割方法很多，在matlab环境中基于CV水平集的图像特征识别与分割可以高效实现图像目标部位提取。-Image segmentation method many features in matlab environment CV level set based image feature recognition and image segmentation can be achieved efficiently extract the target site.
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Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选，第1-6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别。第7-10章是图像处理与识别的工程实例。第11、12章介绍了Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统2个综合性较强的实例。-C++/MATLAB Visual image processing and recognition of practical case selection, c
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