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  1. zijichangshimbianyige

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  2. 以多光谱数据为原始数据,通过空间变换、滤波、融合、纹理及图像处理等手段,提取遥感图像多维、多尺度特征,最终建立面向目标检测、识别和分析的特征空间,并使用NASA的实测数据对方法的性能进行验证和分析。-Multi-spectral data to the original data, through space conversion, filtering tools, integration, texture and image proc
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:1024
    • 提供者:peter
  1. yuandaima

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  2. 以多光谱数据为原始数据,通过空间变换、滤波、融合、纹理及图像处理等手段,提取遥感图像多维、多尺度特征,最终建立面向目标检测、识别和分析的特征空间,并使用NASA的实测数据对方法的性能进行验证和分析。-Multi-spectral data to the original data, through space conversion, filtering tools, integration, texture and image proc
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:3072
    • 提供者:peter
  1. License-Plate-Recognition

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  2. 首先对图像直方图均衡化,并去除噪声,然后提取颜色、结构、纹理等特征,对车牌进行识别-License Plate Recognition
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:562176
    • 提供者:Wisky
  1. bp_network

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  2. 对两种类型的纹理图像,各选取30幅,计算灰度共生矩阵,提取特征向量;构件BP神经网络分类器,用每种类型的前20幅对分类器进行训练,后10幅用来测试分类效果。-Two types of texture image for each select 30 calculated GLCM, extracting feature vectors member BP neural network classifier, before use ea
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:1024
    • 提供者:李浩
  1. Grading-test

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  2. 为实现合格和缺陷板栗的分级, 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板 栗为研究对象, 提取的颜色及纹理等 8 个特征值, 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利 用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明, 在图像信息主成分因子数为 3, 中间层节点数为 12 时, 建立 的模型最佳, 模型训练时的回判率为 100 , 预测时识别率达到了 91 .
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:1015808
    • 提供者:李祥龙
  1. image-mosaic.doc

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  2. 图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:332800
    • 提供者:
  1. gabor_main

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  2. 纹理图像的分割,使用k-means分割,代码主要介绍了特征的提取,具体的参数设定-Texture image segmentation, the use of k-means segmentation, the code describes the feature extraction, the specific parameter settings
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:1024
    • 提供者:zwg
  1. two

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  2. :植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而,低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低,本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征,对纹理图像提取分形维数,共得
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:573440
    • 提供者:hahah
  1. hing_kr81

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  2. 用于图像处理的独立分量分析,经典的灰度共生矩阵纹理计算方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。- Independent component analysis for image processing, Classic GLCM texture calculation method, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sam
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:8192
    • 提供者:janqunnun
  1. cvGabor

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  2. 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后,图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具(Fu Liye transform is a powerful tool in signal processing, which helps us transform images from airs
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-05-19
    • 文件大小:5120
    • 提供者:程序员飞宇
  1. 影响工作精度的五轴数控机床联动性能测试方法研究

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  2. 摘要:制造业是国家国民经济的支柱产业,数控机床特别是五轴数控机床,已成为各行业不可或缺的工作母机,是一个国家生产能力和自动化水平的重要标志。在高速高精密加工过程中,五轴机床的联动性能已成为影响工件加工质量的重要因素,研究影响工作精度的五轴机床联动性能测试问题对提高五轴联动机床的加工能力和加工精度有着十分重要的意义。本文围绕影响五轴数控机床工作精度的多轴联动性能问题,研究加工过程中的多轴联动误差形成机理,对数控机床伺服控制系统性能在多轴联
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2018-11-27
    • 文件大小:5486935
    • 提供者:piyima@163.com
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