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  1. 一种有效的SAR图像水陆分割方法

  2. 本文算法首先以小波能量为特征,采用快速模糊聚类算法(FCM)将图像粗分割为3类,结合原图信息从中判断并选择水域区 域,然后计算水域区域对应于原图的平均梯度,以此作为特征,自适应地确定梯度阈值,从而实现水域的细分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-27
    • 文件大小：302kb
    • 提供者：mrwang37

  1. 图像平均梯度

  2. 计算图像的平均梯度，计算图像的平均梯度，计算图像的平均梯度，

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-12-08
    • 文件大小：485byte
    • 提供者：wangqunzhaona

  1. 计算图像平均梯度的M文件

  2. 在MATLAB里实现的图像融合后平均梯度的计算，简单好用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-11
    • 文件大小：665byte
    • 提供者：zyq792632551

  1. 图像平均梯度计算

  2. 在MATLAB中实现的图像平均梯度计算，平均梯度又称为清晰度，它可以描述影像的清晰程度，反映图像细节反差程度和纹理变化特征，一般来说，平均梯度值越大，表明图像越清晰，融合效果越好

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-11
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：zyq792632551

  1. 数字图像锐化

  2. 数字图像锐化算法研究 图像锐化(2010-08-03 16:10:31)转载▼标签： 杂谈 分类： Matlab MATLAB全称是MatrixLaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-09
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：gzb515188

  1. 图像质量评价

  2. 图像的质量评价，计算图像的平均梯度，边缘强度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-05-22
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：renle1222

  1. matlab实现小波变换融合以及信息熵、平均梯度和RSEM的计算

  2. matlab实现小波变换融合以及信息熵、平均梯度和RSEM的计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-22
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_27402697

  1. 图像融合质量评价

  2. 图像的质量评价评价指标，均方根误差、交叉熵、信息熵、平均梯度的计算

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-06-05
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：baidu_34779315

  1. 基于改进CV模型的煤矿井下早期火灾图像分割

  2. 煤矿井下早期火灾图像中火焰区域、火焰余辉及非火焰高灰度干扰区域三者的灰度值十分接近,利用传统的Chan-Vese(CV)模型很难将火焰区域精确地提取出来。针对这一问题,提出了一种改进的CV模型以实现煤矿井下早期火灾图像的精确分割。在计算目标和背景区域拟合中心时,引入自适应权值进行加权平均,充分考虑了像素点灰度值与拟合中心的差异,并据此确定该点对拟合中心的贡献度,更加精确地计算目标和背景区域的拟合中心;为了加速模型的演化,引入曲线内外区域像素的中值绝对差,替换模型中的内外区域能量系数,提高模型分割

  3. 所属分类：其它

  1. 图像指标.m

  2. 一些图像指标，包括计算均值、标准差、图像熵、平均梯度的代码。 有较细的注释，容易理解。能快速计算图像指标

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_45823831

  1. 结合改进编辑距离与SVM的图像分类方法

  2. 提出了一种图像分类方法，结合图像的多尺度字符串表示以及改进的编辑距离和SVM分类器进行图像分类。首先，对图像进行多尺度分块，提取各个归一化图像子块上的方向梯度直方图特征，并将生成的多尺度特征向量用多个字符串进行表示；然后，提出融合编辑操作，改进字符串的编辑距离，通过计算两幅图像对应的两组字符串之间的改进编辑距离来测量两幅图像的相似度；最后，采用改进的编辑距离计算径向基函数，进行改进的SVM分类。实验结果表明，该方法的分类正确率高，且平均分类耗时少。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：444kb
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 基于FCM与ADSCM的红外与可见光图像融合

  2. 基于模糊C-均值(FCM)聚类的模型具有在图像分割中可以保留原始图像中大部分信息的优点,自适应双通道脉冲发放皮层模型(ADSCM)具有全局耦合、脉冲同步、参数少、计算效率高以及可以很好地处理较暗区域信息等优点。提出了一种基于FCM与ADSCM的红外与可见光图像融合算法。源图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解后,通过将FCM与ADSCM相结合,对相应的子带图像进行融合,最终经过逆NSST得到重建的新图像。实验结果表明:该方法与其他传统方法相比,可以在保留可见光背景信息的同时有效地提取红外图像

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进代价计算和视差候选策略的立体匹配

  2. 立体匹配算法在图像弱纹理区和重复纹理区存在匹配困难、误差大的问题,为此提出一种基于改进代价计算和视差候选策略的立体匹配算法。首先结合改进的Census变换和自适应加权融合的双向梯度信息来计算初始匹配代价,提高代价计算的可靠性。其中:为传统Census变换增加内圈编码,提高邻域信息利用率,同时降低噪声的影响;利用自适应权重函数融合横向和纵向梯度代价,降低物体边缘区域的误匹配率。其次,采用自适应十字交叉窗口进行代价聚合,并通过建立候选视差集和引入邻域视差信息的方法来获取初始视差。最后通过两轮插值策略

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_38545243

  1. 低误差匹配策略下的遥感图像S型融合拼接

  2. 针对目前遥感图像拼接算法有效匹配率低、拼接融合误差大的问题,对遥感图像拼接算法的匹配及融合拼接过程等进行研究。利用引导滤波器预处理图像,在快速高效的加速稳健特征(SURF)算法和低误差双向互选择匹配策略的基础上,采用随机一致性算法对匹配特征点进行进一步提纯;使用单应性转换矩阵计算图像间的相对位置关系,在拼接与融合阶段,根据韦伯定律和植物生长函数修改图像融合算法;采用S型非线性融合策略完成图像融合拼接。仿真结果表明,本文方法的匹配正确率提升了约1.01%~3.42%,图像融合拼接结果图的平均梯度提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_38610012

  1. 彩色图像质量评价的广义平均池化策略

  2. 彩色图像质量评价(CIQA)是目前图像质量评价(IQA)研究的一个热点。色度信息对人类视觉系统(HVS)会产生一定的影响, 将RGB图像转换到另一色彩空间YIQ, 将灰度图像的结构相似性指标(SSIM)、基于梯度的SSIM(GSSIM)扩展得到彩色图像的SSIM和GSSIM(即C-SSIM和C-GSSIM)。HVS是一个复杂的非线性系统, 采用2种广义平均池化策略来刻画HVS特性, 以提高C-SSIM、C-GSSIM及彩色图像的特征相似性(C-FSIM)的评价效果。在TID2013图像数据库中进

  3. 所属分类：其它

  1. 基于区域对比度约束的暗通道图像去雾

  2. 为了保持图像明暗区域的对比度约束,提出了一种改进的暗通道去雾算法;该算法首先将原始图像分割成适当的明暗双区域,并计算相应的对比度比值,再使用基于中值滤波的暗通道去雾算法处理图像暗区域部分,最后利用亮度精确控制的双直方图均衡算法,以最大程度保持区域对比度不变为约束条件,修正图像较亮区域的亮度分布。结果表明:对比相关去雾算法,利用所提算法最终处理后的图像能够在信息熵值、平均梯度和亮度标准差等方面取得明显增益,进一步凸显图像中被雾霾环境所掩盖的细节特征。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于饱和像素剔除的自动对焦评价函数

  2. 对含光源等过亮区域场景的自动对焦较为常见, 这些区域导致了图像像素的饱和, 然而所提出的现有的评价函数适用于一般场景, 无法适用于像夜景光源的场景。针对这一问题, 通过分析饱和像素在离焦过程中的特性, 提出了一种去除饱和像素的图像清晰度评价方法, 且其可以用于评估包含光源或者过亮区域场景的图像质量。通过对大津法进行修改得到对焦窗口二值图, 并利用形态学膨胀手段扩展饱和像素区域, 以防止其在离焦过程中产生弥散, 得到去除饱和像素区域的模板, 将其作用于梯度信息矩阵, 计算得到去除饱和像素影响的平均

  3. 所属分类：其它

  1. 基于色彩权值和树形动态规划的立体匹配算

  2. 针对立体匹配算法在图像非遮挡区域, 特别是弱纹理区域误匹配率较高的问题, 提出一种基于十字交叉窗口下自适应色彩权值和树形动态规划的立体匹配算法。首先结合颜色、梯度信息及Census变换作为相似性测度函数构建代价计算函数; 然后以图像的距离和色彩信息构建自适应十字交叉窗口, 并提出基于色彩权值的代价聚集方式; 将树形结构动态规划算法的思想引入到视差计算, 代替单独采用赢者通吃策略的方法, 对视差进行全局优化; 最后通过视差求精得到稠密视差图。实验结果表明, 本文算法在Middlebury测试平台4

  3. 所属分类：其它

  1. 基于颜色和边缘信息的非局部立体匹配算法

  2. 为了解决传统非局部立体匹配算法在纹理丰富区域匹配误差较大的问题,提出基于颜色和边缘信息的非局部立体匹配算法。代价计算阶段,结合灰度和梯度信息求得匹配代价。代价聚合阶段,为降低相似背景下的误匹配率,利用最小生成树进行代价聚合,结合颜色和边缘信息重新定义权重函数。再利用胜者为王(WTA)策略求得最佳视差,通过左右一致性检验和中值滤波等后处理操作对视差图作精细化处理。最后在Middlebury数据平台上对算法进行可行性验证,实验结果表明,图像的平均误匹配率由原算法的6.02%降低到5.10%。

  3. 所属分类：其它

  1. Canny边缘检测（高斯滤波，计算图像的梯度和梯度方向，非极大值抑制NMS，双阈值筛选边缘）

  2. Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：537kb
    • 提供者：weixin_38722607
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