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plateloc
- 车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一
chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最
bw_fragile_robust
- matlab编写的对二值图像的数字水印添加与提取程序。压缩包中有示例图片。可以添加水印，结果肉眼不易分辨出变化，不影响使用。可加入信息长度达100个字节。提取时可验证是否被修改过，如修改不严重，可提取隐藏信息，如果修改过多，则只能确定是否有修改，而不知道隐藏的信息是什么
chap12
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
chepaidingwei
- 很好的车牌识别代码 。具体步骤： 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0
chepaidingwei
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区
num_identify
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chap12
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车牌定位
- 车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j= Pi
snake源码
- snake主动轮廓线提取算法的实现，基于ＶＣ平台。 == Snake算法的用法 == Snake算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。能量函数包括内外力两方面，如边界曲率和梯度。 由于用户无法估计迭代的最后结果，应用Snake 算法往往需要进行多次的交互工作。特别当目标比较复杂时，或与其它物体靠得较近时，初始的轮廓不易确定，而迭代的结果往往不能达到要求。
Harris-Corner
- 针对Harris角点检测算法对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的问题,提出了一种改进算法.改进算法计算目标像素点的8邻域范围内与之灰度相似的点的数目,然后对目标像素点周围其他像素点按同样方法处理,并对得到的计算数据进行比较,分析出局部范围内的像素点的灰度值分布.根据比较结果,从中遴选出部分像素点作为下一步角点检测的计算对象,并计算其角点响应函数值,如果角点响应函数值大于设定的阈值,该点则会被确定为最终的角点.实验结果表明:改进算法的角点检测时间仅为原算法的14.3 ,并实现了对T、斜
Enhanced_By_Rough_Set
- 粗糙集理论是一种描述不确定知识的工具，在图像处理中具有广泛用途，本代码给出了粗糙集滤波和边缘提取的简单实现-Rough set theory is a descr iption of uncertain knowledge of the tools in image processing with a wide range of applications, the code gives the rough set filtering and edge detection of the simpl
LicensePlateRecognition
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
studyforrecognitionofinfraredimagebasedonfeaturein
- ：给出了一种提取特征点的新方法和合理的特征不变量。该方法根据三角不等式原理利用第三边与另 外两边之和的比值大小来确定角点，以特征点和它相邻的两个特征点所形成的两条直线的夹角正切值以及三角形 第三边与另两边和的比值作为特征不变量。这种特征提取的方法简单，并且由于扩大了模板取值范围，使识别效果受特征点漏检的影响较小。实验表明，该方法不仅简便，而且效果良好。-: In this paper, a new feature point extraction method and the chara
xiaoboduibidulsb
- 为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持良好的载密图像质量,依据人眼对变换剧烈及较暗区域均不敏感的视觉特点,提出了一种基于小波对比度和最低比特位替换(LSB)的图像密写方法.该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波分解后计算小波对比度.然后,根据该块小波对比度绝对值之和确定该块可以嵌入的位平面层数.最后,采用LSB密写技术逐层嵌入秘密信息.实验结果表明,该密写方法能嵌入较多的信息和保持良好的载密图像质量,并且可直接从载密图像中提取秘密信息.-In order to provide la
ApplicationonCopyrightProtectionofAudioDigitalWate
- 音频数字水印在版权保护中的应用 本文将数字水印技术应用于数字产品的版权保护中, 可以在MP3、CD 等作品中嵌入水印, 在人耳不能察觉的情况下达 到版权保护的目的, 并提出基于离散小波变换的音频数字水印方案和一种基于小波变换的音频数字水印的隐藏和检测算 法———基于信噪比确定伸缩因子α的自适应加性音频水印算法。-Application on Copyright Protection of Audio Digital Watermarking
Fuzzy-processing
- 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
Gray-control-PID-control-algorithm
- 以灰色系统理论为基础，对系统不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化，可以提高PID控制质量及其鲁棒性-Gray system theory, the uncertain part of the system to establish the gray model for gray Predictor, the control system to some extent the amount of gray albino, can improve the qu
lyuvgw
- 模糊控制的程序,应用Matlab Simulink工具箱搭建了一个模糊控制器,可应用于在输入不确定下的数据处理()
Retinex
- MSRCR Retinex是一个合成词，它的构成是retina（视网膜）+cortex（皮层。美国物理学家Edwin Land认为在视觉信息的传导过程中人类的视觉系统对信息进行了某种处理，去除了光源强度和照射不均匀等一系列不确定的因素，而只保留了反映物体本质特征的信息。