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简易数字图象处理系统
simple digital photo process system
一个简单的图像处理系统,包含灰度化,直方图,二值化,多种变换,腐蚀膨胀等

双边滤波代码

双边滤波代码用于图像平滑处理

边界方向直方图法提取形状特征
Edge orientation histogram method to extract shape features
利用边界方向直方图法提取形状特征

基于Tamura纹理特征的纹理特征提取

基于Tamura纹理特征的纹理特征提取 

基于PCA的图像数据特征提取
Feature extraction of image data based on PCA
基于PCA的图像数据特征提取

自适应图像阈值分割
Adaptive image threshold segmentation
采用自适应图像阈值分割,实现图像分割

图像去噪 滤波 锐化 边缘检测
Image denoising filter sharpening edge detection
图像去噪 滤波 锐化 边缘检测

K值分割
kmeans-image-segmentation
利用K值分割实现图像分割

夜间车牌识别程序
Night license plate recognition program
对夜间车牌进行处理,显示车牌的识别。

巴氏系数
Bhattacharyya coefficient
利用巴氏系数进行图片之间的相似度比较

点云网格化

适用于点云较少的数据

相位相关配准算法
phase correlation registration algorithm
基于相位相关算法的图像配准,只针对存在平移的图像配准

图像处理中的典型程序实例,适合初学者

适合初学者学习的Matlab程序,在学习图像处理的过程中熟悉软件使用呢

边缘检测
edge_detection
Canny边缘检测是先平滑后求导数的方法,实现图像的边缘检测,就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置,然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘

最大类间方差,OTSU
OTSU
Otsu算法步骤如下: 设图象包含L个灰度级(0,1…,L-1),灰度值为i的的象素点数为Ni ,图象总的象素点数为N=N0+N1+...+N(L-1)。灰度值为i的点的概为: P(i) = N(i)/N. 门限t将整幅图象分为暗区c1和亮区c2两类,则类间方差σ是t的函数: σ=a1*a2(u1-u2)^2 (2) 式中,aj 为类cj的面积与图象总面积之比,a1 = sum(P(i)) i->t, a2 = 1-a1; uj为类cj的均值,u1 = sum(i*P(i))/a1 0->t, u2 = sum(i*P(i))/a2, t+1->L-1 该法选择最佳门限t^ 使类间方差最大,即:令Δu=u1-u2,σb = max{a1(t)*a2(t)Δu^2} *****转自:http://hi.baidu.com/yibobin/blog/item/252573b76fba72f831add1a9.html******/

图像分离,去除纹络

利用形态分量分析将加噪图像分离为光滑原始图和纹络图,实验可行。

离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

本程序是利用Hopfield函数的联想记忆对数字进行识别

点云数据精简
Data reduction in matlab
本程序能够实现对点云数据精简

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