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fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质
lwcontour
- live-wire是一种常用于医学图像的交互式分割方法,其基本思想是利用动态规划方法产生图像中给定两点间的最优路径,合理地构造代价函数和选择起始点和目标点,用以提取物体的边缘,十分有效,该份文件中包含说明文件,操作方便.-live-wire is a common medical images in the interactive segmentation method, The basic idea is to use dynamic
myedgecontour
- 图像边缘与轮廓运算API函数库:包括边缘检测，轮廓提取，种子填充。-Edge profile operation with API functions : including edge detection, contour extraction, seed filling.
FusionCode1
- 针对多聚焦图像融合，本文首先介绍了小波变换融合算法，虽然小波变换方法无冗余，高频分量损失较小，具有较好的融合效果，但存在两个主要缺点：一是移变性，二是融合图像在重构时会受到一些外来因素的影响，所以仍会丢失一些边缘信息，为了克服小波变换法的以上缺点，可以采用基于小波分解和点扩展函数模型PSF相结合的融合方法。该方法首先对不同的图像进行无降2采样的小波分解，以保持与源图像大小相同，然后分别将其各方向、各尺度的高频分量进行叠加，并依此提取其高
canny
- 该程序在matlab平台上实现了用最佳提取图像边缘的canny算子提取整副图像的边缘象素. 其中利用高斯函数滤除噪声和用高斯算子的一阶微分对图像滤波合并为一个算子,通过形态学算子将两幅图像的边缘进行连接.
eyedemo
- 包括整个虹膜识别的预处理部分，分为多个函数部分，即简单图像增强，Canny算子提取边缘，Hough变换定位内外圆形边界进行风格，以及最后的归一化 -- 将圆环展为矩形。附带几张图像及自制的界面程序，并不是很完善，但整体的预处理任务已经较好的完成，如果进一步提高性能，可以先把Hough变换改为最小二乘拟和算法。
TextureImageRetrievalBasedonContourletTransformUsi
- Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2％到10％不等。实验结果表明,该方法改进了
DoGfilters
- DoG(Difference of Gaussian)滤波算子，主要用于边缘特征提取，用于模式识别中的分割预处理。其主要参数为两个高斯函数的方差，针对方差设计可以对不同的图像特征情况下有不同的表现。
Grayimageedgedetectionfunction
- 灰度图像边缘检测的函数，把目标从背景中提取出来
对图像进行中值滤波处理的源代码
- 平滑滤波 一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素
基于MATLAB的储粮害虫图像处理方法
- 摘要：在对粮虫图像处理过程中，介绍了Matlab图像处理工具箱中的函数，给出了图像处理与分析的技术实现, 边缘检测及轮廓提取, 通过形态学方法进行图像特征抽取与分析，达到了比较好的效果.-Abstract : In the right grain pest image processing, introduced the Matlab toolbox image processing functions, given image pro
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自
对图像进行中值滤波处理的源代码
- 平滑滤波 一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素
canny
- 该程序在matlab平台上实现了用最佳提取图像边缘的canny算子提取整副图像的边缘象素. 其中利用高斯函数滤除噪声和用高斯算子的一阶微分对图像滤波合并为一个算子,通过形态学算子将两幅图像的边缘进行连接.-The program in matlab platform to achieve the best extraction of the canny edge operator extract the whole image ed
eyedemo
- 包括整个虹膜识别的预处理部分，分为多个函数部分，即简单图像增强，Canny算子提取边缘，Hough变换定位内外圆形边界进行风格，以及最后的归一化 -- 将圆环展为矩形。附带几张图像及自制的界面程序，并不是很完善，但整体的预处理任务已经较好的完成，如果进一步提高性能，可以先把Hough变换改为最小二乘拟和算法。-Cover the whole iris recognition pre-processing part is divided
TextureImageRetrievalBasedonContourletTransformUsi
- Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2％到10％不等。实验结果表明,该方法改进了
DRLSE_v0
- 水平集方法实现边缘提取，利用能量函数来进行收缩，可直接运行的程序。-Level set method to achieve edge extraction, using the energy function to shrink, can be directly run.
EmgucvTest
- 用c#和emgucv实现了1.显示图像的直方图，2.直方图均衡化，3.中值滤波，4.sobel算子，roberts算子和Prewitt算子的边缘提取。各算法均自己实现不是调用函数。但是读图片的信息是用的emgucv。希望和同样刚接触emgucv的同学共同进步-With c# and emgucv achieve a 1 shows a histogram of the image, 2. Histogram equalization,
RegionGrow
- 区域生长算法函数，用于边缘提取，很好的效果-Region growing algorithm functions for edge detection, good results
bound
- 基于图像分割的边缘处理函数，包括空洞边缘的提取，这是在原图像上的操作-Image segmentation based on edge processing functions, including the extraction of empty edges, which is the operation of the original image