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dfdgg
- 图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列有意义的区域，使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。-image processing source code is a set image s
MotionDetection
- 运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能
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- 路径跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一，为使机器人沿地面彩色引导线自主运动，并能在适时离线执行任务 后自动返航，提出了一种用可编程逻辑器件(CPLD)实现的视觉伺服PID 控制方法。该方法利用图像特征反馈对其所跟踪的 路经进行实时识别跟踪。仿真结果表明，该方法改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度与速度。
基于fpga的二值图像快速标记法
- 摘要：在图像自动目标识别和跟踪过程中，首先对图像目标进行阈值分割提取，得到的二值 图像通常包含多个连通区域， 系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自 动识别。因此，需要对各连通区域块进行分别检测判断，本文采用改进的适合 FPGA 实现 的快速标记算法对各连通域进行检测提取。
SAR image target dection overview
- SAR图像目标检测是SAR ATR(自动目标识别)的关键步骤,也是近年来SAR图像解译应用的一大研究热点.在广泛文献调研的基础上,本文从SAR图像目标检测的历史沿革、研究现状开始,综述了SAR图像目标检测的研究进展及存在问题-SAR image target detection is the SAR ATR (automatic target recognition) a critical step in SAR image interpretation is also applied in r
Desktop
- 人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有 着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提 取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像 的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深 入研究。 针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该 算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛 可
boxingpipei
- 波形匹配算法，为了获得完整的指纹图像，提出一种基于波形匹配的指纹图像帧序列拼接算法．该算法从每个图像帧的参考区域提取波形信息，通过计算波形相似度并引入逐步求精的拼接策略，分3个阶段获得拼接参数，确定图像帧之间的重叠和水平移位．实验结果表明，文中算法运算量小、运算速度快、占用系统资源少，特别适用于资源有限环境中的自动指纹识别系统．-Waveform matching algorithm, in order to obtain a complete image of the fingerprint,
june2010_1
- 一种新型SOPC自动指纹识别系统设计，：本文设计了一种基于SOPC的新型结构的自动指纹识别系统。通过对指纹处理整体流程的选择和优化，把耗时较多的指纹预处理部分整体硬件化，耗时较少的匹配部分软件化，使得系统处理速度有了显著提高，1.5s内可以完成一幅指纹图像的预处理，3s内可以完成一幅指纹图像的比对。本设计使用Quartus II软件完成了系统模块设计及仿真，使用NiosⅡ IDE软件完成了软件代码的实现，并在以Altera 公司的Cyclone II FPGA芯片为核心的DE2开发板上实现了整个
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- 由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰 度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出 现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适 应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单 元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这 种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
Analysis-on-Moving-Object
- 计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人 工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通 等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类, 研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉 跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
picture_recover
- 一个碎条形纸片的拼接程序，能准确识别并自动完成图像的拼接-A strip of paper broken stitching program that can accurately identify and automatically complete the mosaic image
snap
- 在动态图像中实时捕捉和跟踪到人脸的需求越来越广泛，人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通过网络将抓拍数据上传至后台人脸分析服务器.-Real-time capture and track a human face in the dynamic image needs more extensive, face recognition using the camera or the camera to capture images or video s
dynamics-model
- 为了实现干制红枣的大小自动分级 ， 介绍了应用 机 器 视 觉 的 干 制 红 枣 自 动 分 级 方 法 ， 利 用 CCD 摄 像 机 获取红枣的样本图像 ， 应用 MATLAB 软件编程实现了样本图像的灰度化 、 二值化 、 图 像 分 割 、 图 像 滤 波 、 图 像 形 态 学处理 、 边缘检测和特征量提取等处理 ， 参照 干 制 红 枣 分 级 标 准 完 成 了 红 枣 自 动 分 级 。 通 过 实 验 数 据 回 归 分 析 得出红枣实测纵径 、 果质量与识别值当
Black-Box-Testing1
- <游戏软件黑盒测试方法研究与应用>游戏软件的黑盒测试更多是由纯人工进行,模拟用户的使用和软件进行实时交互,这种人工的测试方式效率低下,成本高昂。本文基于图像识别的方式,针对计算机游戏软件中的随机性问题,提出了适用于游戏软件的三种黑盒测试自动化框架,即单机的自动黑盒测试框架、点对点网络的自动黑盒测试框架、一对多网络的自动黑盒测试框架。在测试框架中,自动测试程序捕捉实时游戏画面并依据游戏规则进行识别、分析,再进行用户行为模拟,与被测游戏软件进行实时交互,从而达到快速、便捷地测试游戏软件的
apple-grading-resvearch-
- 硕士论文 1，苹果分级研究目的和意义。 2，苹果自动分级的系统与组成（硬件组成和软件组成） 3，苹果分级中的图像处理和识别 4，苹果大小的特征提取 5基于神经网络对于苹果自动分级 6主要研究的结论和发展趋势。-Master s thesis 1, apple grading research purpose and meaning. 2, apple automatic grading system and the composition of (hardware
collaborative-training
- 指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中最关键的技术之一. 精确、可靠地将指纹图像从背景中分割出来,能够加快后续工作的处理速度,提高识别算法的准确性-Fingerprint image segmentation is one of the Automatic Fingerprint Identification System Pretreatment most critical technology accurate and reliable fingerprint image segmentat
Evaluation-atr
- 评估ATR算法的性能测试，提供对于红外图像中目标的自动识别方法。-ATR algorithm to assess the performance test, to provide for the infrared image of the target automatic identification method
matlab-car
- 车辆自动识别(AVI)是智能交通系统中的一项重要技术。汽车牌照识别是实现车辆自动识别的一种重要的技术手段。而从包含汽车牌照的图像中准确、快速地分割出牌照区域是实现车牌自动识别的一个关键步骤。 本文主要研究了汽车牌照识别中车牌定位问题。车牌定位分为两步进行，首先对车牌进行初定位，对初定位后的车牌图像进行二值化、几何矫正，然后再精确定位车牌区域。同时，在matlab环境下仿真了汽车牌照识别，仿真结果表明，本文算法能很好的识别汽车牌照。 -the Vehicle automatic ident
houkao-V2.8
- sar图像去噪的几种新的方法，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,一些自适应信号处理的算法。- Several new methods sar image denoising, Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, Some adaptive signal processing algorithms.