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本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩-This book focuses on intelligent image processing technologies, sy
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
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主要讲述基于图像的形状分析和分类的理论和实践方法，是图像处理和模式识别方面的好书-Mainly about theory and practice for image-based shape analysis and classification. A good book for image processing and pattern recognition.
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本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理，特征提取，分类，图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较各种算法的优缺点。-This paper describes an image recognition system structure and working principle, in the image preprocessing, feature extraction, classification, image matching algorithm in-depth
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的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出
了一种色彩纹理特征的提取模型，采用该模型，利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征，
并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别，并
成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合，增强了数
字图像之间的特征区分能力。-Study color digital image classification and recognition m
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在做分类识别时常常需要一些图片，这时提供若干交通违章模拟图，可用于图像处理和模式识别。-In the classification and identification of often need some pictures, then provide some traffic simulation map, can be used for image processing and pattern recognition.
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杨淑莹vc图像处理经典案例，是关于图像识别的，有两个程序，分别时分分类程序和聚类程序-Classic case of Yang Shuying vc image processing on image recognition, there are two procedures, respectively, time-division classification procedures and clustering procedure
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在图像识别技术的实现过程中，图像分割是一个重要的预处理环节，图像分割效果，直接影响着后续的分类、目标识别、图像分析、图像理解等过程的结果。针对着不同的图像特点，目前已经提出了错综复杂的图像分割算法。其中基于图论的图像分割算法是近几年研究的热点，这类算法着眼于全局，更注重局部数据的处理，比一般方法可以获得更佳的效果，并且图论理论有着比较完备的数学理论基础，将其用于图像处理有着较好的应用前景。-In the implementation process of image recognition te
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K均值算法和ISODATA算法的源码，用C++编写，内附一张TM的卫星影像作为实验数据，具体算法原理可以参考武大舒宁、马洪超、孙和利版的《模式识别》一书-The source code of K Means and ISODATA algorithm, written in C++, with a TM image attached. For concrete algorithm, you are referred to the book Pattern Recognition written
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遥感分析，一是目视解译，二是计算机信息提取，计算机提取包括自动分类、纹理识别、图像分割、还有面向对象的信息提取-Remote sensing analysis, one is visual interpretation, the two is the computer information extraction, automatic classification of computer includes extraction, texture recognition, image segmen
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自己编的小波图像融合代码 直接matlab可以运行-----------------图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。
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该方法对路面破损图像的灰度、纹理、边缘、形状等多种特征进行了定性和定量分析，选择出能够准确描述路面破损目标特性的关键特征，并通过多种融合规则和融合方法对这些特征进行融合，最终实现路面图像的准确分类和破损目标的精确分割-Three dimensional object recognition and classification using range and texture image
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matlab图像处理与识别当中分类识别时的数据归一化处理-matlab image processing data classification and recognition among the normalization process when
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本文件是图像场景识别并进行分类的程序，已运行成功。
分别利用1 tiny image描述和最近邻分类器
2 bags of sifts描述和最近邻分类器
3bags of sifts描述和线性svm分类器进行场景分类识别的。
在主程序proj3中将FEATURE 改成tiny image，CLASSIFIER 改成nearest neighbor，注释其他FEATURE 和CLASSIFIER的选择就可以实现第一种场景分类识别：tiny image描述和最近邻分类器。以此类
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使用flda进行图像识别与分类，非常简练，而且注释清晰-Use flda image recognition and classification, very concise and clear comments
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最新的基于卷积神经网络和字典对分类器的图像识别与分类算法资料-Image recognition and classification algorithm based on convolution neural network and dictionary classifier
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分别采用有边缘和无边缘两类图像作为样本库，使用用Hu不变矩对图像进行特征提取，并使用K近邻分类法进行分类和识别。(Two types of images with edges and no edges are used as the sample library, the images are extracted using Hu invariant moments, and the images are classified and identified by K nearest neighb
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主成分分析，提取图像中的SIFT特征点，用于图像识别和分类(Principal component analysis (PCA), extracting SIFT feature points in images for image recognition and classification)
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用于SAR图像识别与分类的官方MSTAR图像集，百度云链接，永久有效，2GB。(Official MSTAR image set for SAR image recognition and classification, Baidu cloud link, permanently valid, 2GB.)
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