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一个用labview编写的基于一维最大熵的图像阈值分割方法。使用方法请看Readme.txt-use a PC to prepare a peacekeeping based on maximum entropy image thresholding methods. Look at the use Readme.txt
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cv阈值去噪方法和贝叶斯阈值去噪方法，这两种方法是很常见的阈值去噪方法。-cv thresholding method and the Bayesian thresholding methods, the two approaches are very common thresholding methods.
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对“Blocks”信号加上高斯白噪声，再用 db3 小波进行分解,以说明三种取阈值方法和三种噪声标志对去噪性能的影响。-right "Blocks" signal with white Gaussian noise, and then db3 wavelet decomposition, to illustrate three thresholding methods and three noise signs of de-noising performance.
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图像二值化算法：Otsu算法，Kittler minimum error thresholding算法，Niblack二值化算法。都是很经典的二值化算法，可用于对图像进行二值化，我自己编写的并经过测试正确。附件中有算法使用说明。-Image binarization algorithm: Otsu method, Kittler minimum error thresholding method, and Niblack method. All these methods are classic
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sparsify is a set of Matlab m-files implementing a range of different algorithms to calculate sparse signal approximations. Currently sparsify contains two main sets of algorithms, greedy methods (collected under the name of GreedLab) and hard thresh
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可以检测图像中圆和直线的信息，有利于初学者使用学习。-Edge detection has played an important role in the field of computer vision. A parametric edge detection method based on recursive mean-separate image decomposition is introduced. A method for automatic parameter selection
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包括边缘检测、 灰度阈值分割区域分割彩色分割、特殊方法的图像分割-Including edge detection, region segmentation thresholding gray color segmentation, special methods of image segmentation
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利用emd对一维信号进行去噪的最新程序。包含了三种emd去噪方法：1、直接使用小波阈值，进行硬阈值去噪；2、使用具有emd分解特性的阈值去噪；3、emd分解后的平移不变去噪。-Using emd on one-dimensional signal de-noising of the latest procedures. Emd contains three kinds of de-noising methods: a direct use of wavelet thresholding to c
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小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪，得出了小波阈值的偏微
分方程表示形式，在此基础上研究偏微分方程的解法，采用分数步的小波阈值方法对图像去噪，得到了较好的去噪效果，同时可以保护边
缘。数值试验结果表明，该方法具有比小波方法更好的去噪效果，能获得较高的信噪比-Wavelet method and partial differential equations is the main method of image denoising.
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阈值分割。基于二维直方图及混沌粒子群的图像分割方法-Thresholding. Based on two-dimensional histogram and chaotic particle swarm methods for image segmentation
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运用顶帽变换、底帽变换、取阈值、二值化等方法对车牌进行一系列的处理，使车牌图像增强，最后达到分割的效果。-Using top hat transformation, the end cap transformation, thresholding, binarization methods such as plate a series of processing, the license plate image enhancement, and finally achieve the segme
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常见的五种图像分割方法 阈值分割 最大类间方差法等-Five common methods of image segmentation thresholding Otsu method
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一个图像去噪的方法，折中的软阈值去噪方法，很不错-An image denoising methods, a compromise of the soft thresholding method
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首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选
区域保留下来作为人脸特征区域。后续的特征提取可以在这些人脸特征区域中完成。一般的人脸特征提取方法都可以将该方法作为提高效
率的预处理操作。实验证明，该方法具有高效率、低计算量的特点，并且受人脸表情、图像角度和背景的影响较小。-First, the use of the color characteristics of the human face and adaptive t
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实现了多种边缘检测方法，比如laplace，sobel，roberts算法，阈值分割功能，以及直线和圆周检测-Achieve a variety of edge detection methods, such as laplace, sobel, roberts algorithm, thresholding functions, and linear and circular detection
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一个基于布尔图的显著性检测模型这个模型利用了全局拓扑测度，这一拓扑测度已经被证明了有助于感知的图形-背景分割。如格式塔心理学研究表明，如下因素很可能会影响图形-背景分割：大小，surroundedness，convexity, symmtry。本文研究surroundedness cue在显著性检测中的应用。 surroundedness的本质是图形和背景之间的enclosure topological relationship，能够被很好地定义，并且对不同的变化具有不变性（不懂）。 为了衡量s
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全局阈值法：Otsu阈值法与迭代阈值法的C++实现。-Global thresholding methods: Otsu thresholding method and iterative thresholding method.
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小波阈值法对曲线去噪的几种方法，软阈值、硬阈值、Garrote方法-Several methods of wavelet thresholding denoising curve, soft threshold and hard threshold, Garrote method
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利用小波进行硬阈值和软阈值去噪，将二者进行比较，并采用峰值信噪比评价图像质量，画出硬阈值和软阈值两种方法的峰值信噪比随噪声方差的变化曲线。-Using wavelet hard threshold and soft thresholding, we will compare the two and uate the image quality using a peak signal to noise ratio, change PSNR draw hard threshold and soft
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利用matlab自动阈值，自动阈值法中的一种(One of the automatic thresholding methods using the Matlab automatic threshold)
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