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[图形图像处理(光照,映射..)contourletHMT

说明:This packet contains the MATLAB files that fit a hidden Markov tree model to the contourlet coefficients of images. The files require the contourlet Toolbox, which can be downloaded from http://www.programsalon.com/downloads121/sourcecode/graph/detai
<Mordecai> 在 2008-10-13 上传 | 大小:2.37mb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)bubianju

说明:7个不变矩的在Matlab中的实现,提供代码供大家参考。
<阿毛啊> 在 2008-10-13 上传 | 大小:869byte | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)vdo_2005_12_8_Contourlet

说明:Contourtlet十分有用的介绍。供参考。
<dsliu> 在 2008-10-13 上传 | 大小:2.9mb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)GaussianSmoothingFilter

说明:一个简单的高斯平滑滤波的MATLAB程序 可以用于初学者学习
<> 在 2008-10-13 上传 | 大小:241.59kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap3

说明:程序代码说明 P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308:图像的自适应魏纳滤波
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:13.07kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap4

说明:程序代码说明 P0401:用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402:用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403:用Canny算子检测图像的边缘 P0404:图像的阈值分割 P0405:用水线阈值法分割图像 P0406:对矩阵进行四叉树分解 P0407:将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408:形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409:形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线,仅保留芯片对象
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:40.37kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap5

说明:P0502:计算图像中的欧拉数,适合初学者使用来自书中光盘。
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:9.53kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap7

说明:程序代码说明 P0701:细胞边缘检测 P0702:癌细胞形态学分析 P0703:癌细胞颜色分析
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:62.2kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap8

说明:程序代码说明 P0801:索书号文字图像分割 P0802:粘连字符切分 P0803:文字识别 P0804:彩色车牌分割 P0805:商标文字分割 Recognition:文字识别的识别子函数 StrDetect01:文字识别的结构特征提取子函数
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:203.15kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap9

说明:程序代码说明 P0901:灰度AGV路径识别 P0902:彩色AGV路径识别 P0903:HSI彩色空间的AGV路径识别 P0904:路径中心线的定位 P0905:Radon变换的AGV路径偏差检测
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:127.32kb | 下载:0

[图形/文字识别65520779MyOCR

说明:不错的源码
<小张> 在 2008-10-13 上传 | 大小:297.2kb | 下载:0

[图形图像处理(光照,映射..)chap11

说明:本目录主要包括:文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的,另一个是一个矩阵类库的,书里面也使用过,所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值,所以第一次使用识别程序时,可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件,然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络,不过要特别注意训练样本的选择,否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是,尽可能的有代表性,在训练时间不至于太长的情况下,训练样本数目尽量多。
<chao> 在 2008-10-13 上传 | 大小:66.48kb | 下载:0
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