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搜索资源列表

  1. 基于Gauss_Laplace算子的灰度图像边缘检测

  2. 图像处理技术已经渗透到人类生活的很多领域并得到越 来越多的应用，用计算机进行图像处理的目的：（&）产生更适合 人观察和识别的图像。（!）希望能由计算机自动识别和理解。数 字图像的边缘检测是图象分割，目标区域的识别，区域形状提 取等图像分析领域十分重要的基础，图像处理和分析的第一步 往往就是边缘检测。图像边缘是图象最基本特征，是指图像周 围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的象素集合。通常的边缘检 测算子是边缘检测局部算子法，如’()*+, 算子。在处理灰度渐 变和噪声较多的图像中，效果不是太好。论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-12
    • 文件大小：361kb
    • 提供者：ludaqing

  1. 基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法

  2. 该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换，根据边缘 和噪声随尺度变化的不同特性，设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF 中的乘积放大作用，增大了边 缘响应的幅度，同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系，计算自适应阈值， 检测MERF 的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成，避免了多个边缘图合成过程 的病态问题。实验表明，与LOG，Canny 以及Mallat 多尺度小波检测方法相比，该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-25
    • 文件大小：368kb
    • 提供者：elysium1984

  1. 基于高斯_拉普拉斯算子的图像边缘检测方法

  2. 物体的边缘是图像局部变化的重要特征,以不连 续性的形式出现,通常用方向和幅度描述图像的边缘 特性。一般来讲,沿边缘走向的像素变换平缓,而垂 直于边缘走向的像素变化剧烈。基于边缘检测的基 本思想是先检测图像中的边缘点,再按一定策略连接 成轮廓,从而构成边缘图像。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-27
    • 文件大小：277kb
    • 提供者：bxcaf

  1. 基于灰度共生矩阵的自适应图像边缘检测

  2. 纹理是图像本身的固有属性, 是由图像灰度在空 间位置上交替变化形成的, 反映了图像灰度级的空间 分布情况, 是图像分析中的一个重要指标。纹理分析 是指通过一定的预处理技术抽取图像纹理特征, 并对 纹理进行定量或定性的描述, 它一直是数字图像处理 与计算机视觉领域研究的热点和难点。其中, 灰度共 生矩阵分析法是纹理分析中的一种重要方法, 它通过 研究图像中两个像素灰度级联合分布的统计形式, 精 确反映图像纹理的粗糙程度、重复方向和空间复杂 度。利用灰度共生矩阵可以计算图像纹理的一致性和 反差性,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-03
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：jjjkkkjb

  1. 角点检测方法研究-- 毛雁明, 兰美辉

  2. 角点检测方法研究---根据实现方法不同可将角点检测方法分为两大类:基于边缘的角点检测方法与基于灰度变化的角点检测方法,并对现有的角点检测方法作了较为详细的分析与比较,指出角点检测技术的研究与发展方向.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：zhangjunhit

  1. 多时相图像变化检测

  2. 在matlab环境下对多时相图像进行变化检测，主要设计了基于边缘的、相似度度量的、以及高斯模型建模的变化检测方法和对应的代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：tyc5689123

  1. matlab 基于hough 变换的直线提取

  2. matlab代码 hough变化 直线检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-25
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：hd770500915

  1. 遥感变化检测方法讨论

  2. 采用直接比较和基于小波边缘检测方法处理两个时相的影像，比较结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012209215

  1. Unity3D_实时地形变化

  2. 几个星期前，我在想，能否使用Unity来进行地形的实时变化？比如说，如果发生爆炸，它能否在地形中显示一个气泡？我认为学习更多高级的Unity中的地形特征将会是一个好的项目。 这要比我预想的更具挑战性，因为很难在执行这些操作时获得帧率来保持稳定。使用一些技巧，最终实现了我预想的效果。 示例是这样工作的。脚本随机产生“shell”并很快掉落到地面。每一个shell都依附着一个onTrigger对撞机。如果它和拥有 TerrainDeformer组件的地形相冲突的话，shell将告诉组件它的位置和爆

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-10-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wxlong8888168

  1. 基于卷积神经网络的道路车辆检测方法

  2. 提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先，根据车底阴影特征，运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域，以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题；其次，运用针对道路交通环境的卷积神经网络结 构，建立图像样本库进行网络训练；在此基础上，采用基于卷积神经网络识别的方法以验证并剔除被误检测为车底阴影的候选区域，进而确定真正的车辆目标；最后，修改网络为三分类识别，以验证本文方法的强扩展性的优势。实验结果表明：本文提出的车辆检测方法能够很好地区分车底阴影和

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-30
    • 文件大小：949kb
    • 提供者：czzc1990

  1. 基于OpenCV的Harris算子的设计与实现.pdf

  2. Harris算子是特征点提取的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，其中关键流程包括转化为灰度图像、计算差分图像、高斯平滑、计算局部极值、确认角点。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：422kb
    • 提供者：weixin_41629267

  1. 一种小波滤波器的构造与多尺度边缘检测

  2. 一种小波滤波器的构造与多尺度边缘检测，林怡，陈鹰， Marr曾经指出，人的视觉对于影像的描述具有多尺度的特性.本文基于这一思想，从二维平滑函数出发，并根据尺度呈级数变化的特点，导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：weixin_38531017

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：suiyu_eran

  1. 基于相位一致的周边抑制目标轮廓检测算法

  2. 针对复杂背景下的传统目标轮廓检测算法受图像对比度及亮度变化影响，且存在过多噪声与轮廓弱化等问题，提出一种新的相位一致性周边抑制轮廓检测算法。算法首先根据相位一致性(PC)原理，应用Log_Gabor 构造相位一致性模型，克服了对比度与亮度改变的影响；其次，引入全变差去噪模型，基于相位一致性进行了改进，去除了大量的噪声；最后，提出各向同性周边抑制模型对上述模型进行优化，抑制纹理边缘，使真实轮廓更突出。仿真结果显示，与PC模型和周边抑制算法相比，新算法的精度更高, 明显优于传统方法, 并具有较高的稳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：372kb
    • 提供者：weixin_38501810

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种基于数字图像处理的橡胶圈缺陷检测算法

  2. 图像的边缘是指图像灰度值的不连续点或变化剧烈的点的集合，图像的边缘提取是模式识别中物体特征抽取的重要环节之一，基于梯度的传统边缘检测方法对图像的边缘检测研究已经取得了一些成果，但目前在实际检测中得到的边缘结果并不令人满意；并且随着计算机速度和存储的飞速发展，图像量化像素点宽度将越来越小，即使在边缘处，相邻像素灰度值的差异将越来越小，从而制约了建立在以梯度为原则的边缘检测算子的发展。橡胶圈边缘检测是要提取缺陷和背景的边界线。工业用橡胶圈在生产过程中不可避免地会出现各种各样的缺陷，例如切割不平、厚度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：139kb
    • 提供者：weixin_38543950

  1. 基于单目视觉的车牌快速定位方法

  2. 提出了一种基于颜色空间理论和形态学结合的方法。首先对图像进行颜色空间转换，按要求提取出需要的特征颜色区域，再对颜色特征区域进行检测，对边缘进行灰度统计，按一定的比例进行筛选，并利用前方车辆位置变化的特点，对下一次车牌可能出现的区域进行粗定位，利于下一次更快速的定位。应用该算法对100幅车牌图像进行定位，定位准确率达90%，速度均在0.1 s内。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：195kb
    • 提供者：weixin_38506798

  1. 基于L-0总变化的深度图最佳修复

  2. Kinect生成的深度图可能会由于红外光的回波衰减以及相邻像素之间的相互干扰而丢失一些像素，这在将Kinect相机用作深度传感器时会引起普遍的问题。 在这项工作中，我们提出了一种两步修复算法来填充Kong。 首先，利用缺失图像的相邻像素和彩色图像中的相应像素作为先验知识，进行朴素的贝叶斯估计作为初步的修复方案。 之后，将执行优化以改进深度图，在该深度图中检测到错误绘制的区域中的虚假边缘，然后在总变化框架下迭代地将其推进到其真实位置。 实验结果包括以证明该算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

  1. 复杂背景下的颜色分离背景差分目标检测方法

  2. 针对复杂背景下运动目标检测失检率高的问题,提出了用于复杂背景目标检测改进的基于RGB颜色分离的背景差分目标检测方法。主要是对RGB三通道图像独立进行背景差分运算,阈值二值化后合并三通道前景图像,得到完整前景目标图像;再利用检测的边缘对前景图像进行修正,消除光照变化带来的噪声;RGB三通道使用自适应权值的递推算法进行背景更新。最后采用实验室采集的图像序列进行了仿真实验,结果表明,该方法在复杂场景下有效识别颜色差异,避免了灰度值相近而造成的目标缺失,提高了检测精确性。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于小波域Fisher分类器的SAR图像变化检测

  2. 给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：788kb
    • 提供者：weixin_38674409

  1. 基于密度引力和多尺度多特征融合的遥感影像变化检测

  2. 针对传统的多特征融合变化检测没有考虑不同特征对变化检测结果的影响及传统的马尔可夫随机场(MRF)变化检测质量受空间信息权重影响的问题,提出了基于密度引力和多尺度多特征融合的变化检测方法。在提取Gabor纹理特征的基础上,通过局部相似性度量和信息熵来获取纹理差异图像,利用变化矢量分析计算了光谱差异图像;采用自适应的方法融合了光谱差异和纹理差异;将密度引力模型与传统MRF相结合,构建了自适应权重的MRF模型,获取了差异图像的变化图。实验结果表明,该方法能够充分利用不同特征,而且能够更好地保持图像边缘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38665775
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