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中心/ 环绕Retinex 算法。自从Retinex 理论提出以来, Land 本人和其他
人先后提出了Retinex 不同的变种, 最新的一个版
本是中心/ 环绕Retinex 7 。该方法比较以前的版
本, 运算速度显著提高, 而且物理意义更加清楚。
这种运算与人类视网膜和大脑皮层神经元的神经生
理学函数相关, 其形式类似于自然视觉科学中常用
来模拟单个神经元感受野的高斯差分函数-center / around Retinex algorithm. Since Ret
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视频监控系统完整源码（本人本科毕业设计），运用帧间差分算法，运用高斯混合模型来实现背景的实时更新，以减少由于环境的变化对检测结果的干扰。-Video Surveillance System integrity of the source code (I graduated from undergraduate design), use interframe difference algorithm, Gaussian mixture model used to achieve the real-
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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。
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通过拉普拉斯滤波器，高斯微分滤波器以及高斯差分滤波器提取图像边缘的简单matlab代码-Filter by Laplace, Gaussian derivative filters and difference filter from the edge of Gaussian simple matlab code
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由于噪声点(灰度与周围点相差很大的点)对边沿检测有一定的影响，所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果会更好。-As the noise points (points, a big difference with the surrounding gray points) on the edge detection to a certain extent, the effect
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vc++和opencv,运用高斯建模的方法对场景进行背景建模，背景差分。从而检测出运动的物体，如机动车辆、行人，烟火等。-vc++ and opencv, using the method of Gaussian modeling scene background modeling, background difference. To detect moving objects, such as motor vehicles, pedestrians, fireworks, etc.
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对图像进行双边滤波的函数。有两个高斯核，一个是对像素点见的距离，一个是对像素点见的灰度差。-Right image bilateral filtering function. There are two Gaussian kernel, one is the pixel to see distance, one is to see the gray scale pixel difference.
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DOG高斯差分实现物体识别中的特征提取,对不同尺度空间的图像进行差分，从而获得描述物体的特征值-difference of gaussian to achieve the feature point exaction of object recognition
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最优的阶梯型边缘检测算法(canny边缘检测)
1.Canny边缘检测基本原理
(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。
(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。
(3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。
2.Canny边缘检测算法：
step1:用高斯滤波器平滑图象；
step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
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用于背景差分的高斯混合建模，实现运动目标检测，c++源码可编译执行-Difference of Gaussian mixture for the background model for moving object detection, c++ source code can be compiled implementation
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采用Canny算法进行边缘检测。1用高斯滤波器平滑图像。2用一阶偏导的有限差分3对梯度幅度进行非极大值抑制。4用双阈值。5采用高斯平滑函数-Canny edge detection algorithm used. A smooth image with a Gaussian filter. 2 with the first-order partial derivatives of the finite difference gradient magnitude 3 on the non-maxi
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canny边缘检测算子，用高斯滤波平滑图像，再用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。-canny edge detection operator, smooth image with a Gaussian filter, and then the first order partial derivatives of the finite difference to calculate the gradient magnitude and direction.
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matlab 的 Difference of Gaussian 算法实现，很常用的算法-matlab the Difference of Gaussian algorithm, it is commonly used algorithm
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基于Matlab的高斯差分金字塔图像产生程序，可直接输入一副图像，调用此函数就可以得到你所想要的所有金字塔图像。-Based on Matlab Difference of Gaussian pyramid image generation process can be directly input an image, calling this function you can get what you want all the pyramid image.
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实现用帧差法画质心轨迹 高斯背景建模 可以运行的程序 opencv-Picture frame difference method implemented by the loci of Gaussian background modeling
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This a MATLAB implementation of the SIFT keypoint detector and descr iptor -do_gaussian: generate Gaussian scale space of input image
do_diffofg: generate Difference of Gaussian (DoG) scale space
do_localmax: local extrema as the potential keyp
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混合高斯模型，能够区分前景和背景。导入视频可世界运行。但是还没有去噪，可能对前景分析不够准确。-The code of Hybrid Gaussian,It can distinguish the difference of foreground and background.
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获得高斯差分图像，根据高斯差分的数学公式，分别对lab三通道进行了差分图像的计算，并且重新融合三通道特征值-Gauss obtained difference image, based on a mathematical formula of Gaussian difference, respectively, three-channel lab was calculated by the difference image, and re-integration of the three-cha
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高斯差分函数：在图像处理和模式识别中应用很广泛。(Difference of Gaussian)
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提出一种基于 QR 码的自适应抗打印扫描盲水印算法。方法 首先对载体 QR 码进行三级小
波变换，并对低频部分进行 4×4 分块 Schur 分解，然后利用子块酉矩阵的系数差值的稳定性，将二值
水印信息自适应嵌入到载体 QR 码中，最后对含水印 QR 码打印扫描并提取出水印信息。同时，算法实 现了盲提取。结果 算法能较好抵抗打印扫描攻击，并对高斯噪声、椒盐噪声、斑纹噪声、泊松噪声、
JPEG 压缩等攻击具有较强的鲁棒性。结论 算法具有较强的抗打印扫描性能，可以广泛应用于数字产品
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