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regiongrow
- 区域增长的算法实现: 1)根据图像的不同应用选择一个或一组种 子,它或者是最亮或最暗的点,或者是位 于点簇中心的点 2...通过像素集合的区域增长 算法实现: 区域A 区域B 种子像素增长.3)增长的规则 4) 结束条件.-regional growth algorithm : 1) According to the images chosen a different application or group of seeds, I
sobeljiance
- 文章提出了一种基于Sobel算子和网格的二尺度彩色图像边缘检测方法.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。该方法充分考虑到了图像当中可能出现的各种复杂情况，从两个
2011
- 基于Sobel算子.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。-Based on the Sobel operator. This method is an imag
Log
- VC编程实现 LOG算子的亚像素边缘检测-VC Programming LOG operator sub-pixel edge detection
klt
- 求解KLT算子角点提取，KLT算子角点跟踪，达到亚像素精度-Solving KLT Corner Detection Operator, KLT corner track operator to sub-pixel accuracy
harris_cornerdetect
- Harris角点提取实现了对棋盘格模板角点的精确提取，matlab程序及示例图片。-Harris Corner Detection realize the chessboard grid template Corner precise extraction, matlab procedures and sample images.
Colorimagecolorcomponentinter-exchange
- 全彩色图像的色彩分量间互换。对于彩色图像，图像的颜色是由每个像素点的RGB三分量的组合决定的。本实验的实验目的就是通过调整图像像素点RGB三分量的顺序来进行图像红、绿、蓝三个颜色分量间的互相转换，从而改变图像的颜色；比如：原图像为一朵红花，经过处理之后，我们将其变成绿花或者蓝花。运用到canny算子-Full-color images between color-component exchange. For color images,
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- 使用子像素的方法来减轻图像系统的负荷已经是目前主流3D程序中的必用方法。比如知道Sin函数的特性，就只需要计算0~pi/2的点就可以了，剩下的pi/2~pi可以通过子像素来画出，在图形量大的情况下可以减轻至少一半的系统压力。 这个程序不光可以加速Sin函数的显示，还可以加速所有函数的显示。 -The use of sub-pixel image of the ways to reduce the load on the system i
StudyonStereoVision-basedCross-countryObstacleDete
- 本文提出了一种新的跨国家的障碍 检测技术为基础的立体视觉系统。 原始图像的预处理的高斯 过滤器和对比度限制的自适应直方图 均衡（ CLAHE ）方法来削弱作用 噪音，光线和对比度。哈里斯的角落位于与子像素精确。 -Cross-country intelligent vehicles always work in complicated environments with varying illuminat
adistortedimagerectificationalgorithmbasedonleasts
- 针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算 法. 算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相 结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配. 实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.-Image distortion for high-precision,
2009.0423
- 传统的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造检测算子，它是采用锐化算子(如梯度算子、 拉普拉斯算子)进行的。图像的边缘检测是通过模板作为核与图像中的每一个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。-Traditional edge detection method is the original image in a pixel neighborhood operator to construct, it is a sh
REGIONGROW
- 從一種子像素開始，透過平均灰階度、色彩等性質檢視，將類似性質的像素逐一納入所考慮區域中，逐漸長成一個性質相似的影像區塊。-Starting from a sub-pixel by the average degree of gray-scale, color and other properties to view, each pixel of a similar nature will be included in the regio
subpixelEdgeDetection
- matlab 写的提取图像亚像素边界的程序，和Canny算子有比较，里面有两张示例图像！-matlab write the image to extract sub-pixel border procedures, and the Canny operator have more, there are two examples of images!
hough-construct
- Hough变换获取靶纸图像子像素级圆心坐标，图象识别-hough construct
Kirsch算子matlab实现
- Kirsch算子实现起来相对来说稍微麻烦一些，它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算中取最大值作为图像的边缘输出（上述算法中用到的8个模板在下面的实现代码中给出）。为了便于读者理解该算法的实现，这里我们给出实现该算法的函数代码，可以稍加改动应用到自己的项目中去。
S、L、C边缘检测
- 边缘检测的基本思想是通过检测每个像素和其邻域的状态，以决定该像素是否位于一个物体的边界上。如果一个像素位于一个物体的边界上，则其邻域像素的灰度值的变化就比较大。假如可以应用某种算法检测出这种变化并进行量化表示，那么就可以确定物体的边界。 Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测
SuperPixel
- 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。(n the field of computer vision, image segmentation (Segmentation) refers to
Real-Time Human Detection Using Contour Cues
- C4行人检测论文 1.使用CENTRIST描述子检测人体轮廓 2.相邻像素间差值的符号是编码轮廓的关键信息。(detecting human Contour using a CascadeClassifier and the CENTRIST descr iptor.)
roberts
- Roberts边缘检测算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理，采用对角线方向相邻两像素之差。(The Roberts edge detection operator can be used to calculate the gradient principle based on any pair of vertical differences. The difference between adjacent pixel
外文原文
- 提出一种关于G-lets的边缘检测算子，可以高效的检测边缘，达到亚像素级(G-lets edge detection)