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摘要图像特征的提取是视觉图像识别的重要方法之一，采用细胞神经网络（&’’）并行处理器进行图像特征的提取
具有实时快速的优点。该文将介绍&’’ 并行处理器的基本工作原理及其实现图像特征处理的逻辑组合通用方法，并以
图像的纹理分割与识别为例来说明&’’ 并行处理器应用于视觉图像识别的通用编程方法。-Abstract image feature extraction is a visual image to identify one of the important ways, the use
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车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
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图像的人脸检测的程序，有很高的参考价值，可以下载-Image texture segmentation procedure, a high reference value, you can download to see
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基于正交矩的纹理分割，介绍了旋转矩，正交矩，ledengre矩等。-Texture segmentation based on orthogonal moments, rotational moments, orthogonal moments, ledengre moment and so on.
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纹理图像的分割，使用k-means分割，代码主要介绍了特征的提取，具体的参数设定-Texture image segmentation, the use of k-means segmentation, the code describes the feature extraction, the specific parameter settings
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自己编的使用小波实现的纹理图像分割,具体过程是先对图像进行三级小波分解(Of their use of wavelet texture image segmentation, the specific process is first to three-level wavelet decomposition image)
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