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dfdgg
- 图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一,是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列有意义的区域,使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段,因此分割的精确程度是至关重要的。-image processing source code is a set image s
ImprovementOfMotionDetection
- 于背景减除法和时域差分法,并对这两种算法加以了改进,综合二者优点,提出了一种新的运动检测方法。 以便于视觉监视中快速、准确地分割出运动目标。同时把分割出的运动目标用区域而不是轮廓二值图表示。以下的改进方案经实验证明可以实时地分割出运动目标,效果也较好。
SpeedGraph
- 摘要:针对高速高精度帧片机视觉检测中的元件图像分割问题,提出了一种改进分水岭算法。该算法结合传统的边缘检测和阈值分割,并采用一定的集水盆区域合并准则,有效地抑制了过分割现象。现场运行结果表明该算法效果很好,满足了帧片机视觉检测的要求。
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- 机器视觉技术是计算机科学的重要研究领域,其中背景图像中字符的提取和识别有重大的研究意义.通过分析复杂背景中字符存在的特点,针对快速分割和识别的应用需求,提出了一种在色调上将阀值法和区域生长法相结合的分割方法.
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- 机器人视觉导航而言,道路识别和表示是一个非常重要的环节,它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道 路图像,提出了基于区域方法的一套处理方案,该方法首先通过分割获得道路区域,利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采 用了一种通用的道路模型,然后基于链码以及该道路模型,设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中,首先依据 一定的准则把链码分为两段,对于每一段再递归执行该分段过程,直到不能分为止,然后用分段直线去描述道路边界。该拟 合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关
基于fpga的二值图像快速标记法
- 摘要:在图像自动目标识别和跟踪过程中,首先对图像目标进行阈值分割提取,得到的二值 图像通常包含多个连通区域, 系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自 动识别。因此,需要对各连通区域块进行分别检测判断,本文采用改进的适合 FPGA 实现 的快速标记算法对各连通域进行检测提取。
tuxiangfenge
- (2) 理解基于各像素值的阈值分割算法,基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐标位置的阈值分割算法;软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割,要求完成如下内容:包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值,基于最大方差的阈值,基于最大熵的阈值等方法,利用之实现图像分割,这里的图像可以针对核磁共振图像-err
Localizing_Region_Based_Active_Contours
- 2008年IEEE TRANSACTION关于活动轮廓的经典文献。活动轮廓在图像分割和计算机视觉中有广泛应用,本文提出局部化基于区域的活动轮廓。效果很好。-2008 IEEE TRANSACTION active contour about classic literature. Active contour in image segmentation and computer vision has extensive application of this paper, local regio
region_information_based_image_segmentation_docume
- 这里有基于区域信息的图像分割技术文章三篇,请做图像分割专业的学者们共同参考-There is a regional information-based image segmentation technical articles 3, do the image segmentation of professional scholars common reference
adfas
- 基于Gestalt laws的图像显著边界监测和分割技术,适合于做区域和边界信息的图像处理学者参考,请一起分享-Based on Gestalt laws marked the boundary of image segmentation techniques for monitoring and suitable for the regional and boundary information to do image processing and scholars reference, pl
chafen
- 运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要,因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
chuli
- 区域增长法对图像进行分割处理,并去噪处理,图像增强-Region-growing segmentation of the image processing and de-noising processing, image enhancement
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- 针对复杂背景的车牌定位问题, 提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法. 该算法采用基于适 *色图象相似性比较的HSV 颜色模型, 首先在颜色空间进行距离和相似度计算 然后对输入图象进行颜色分 割, 只有满足车牌颜色特性的区域, 才进入下一步的处理 最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分 析和进一步判断, 并确定车牌区域. 该方法不同于大多数的车牌定位方法-License plate location for the complex background proble
rennian
- 一种基于肤色分割、区域分析和模板分布的彩色图像人脸检测算法.首先对输入的彩色图像利用混合高斯模型和亮度模型进行分割,然后根据人脸五官的结构特征对得到的区域进一步分析处理,获得所有可能的候选人脸.接着构造了一种基于双眼和人脸模板的概率模型并利用其对候选人脸进行最终检测.-Based on skin color segmentation, regional analysis and the template in color images of face detection algorithm. F
Mean-Shift-Segmentation-Method
- Mean Shift算法的基本原理,着重研究了Mean Shift的迭代过程和收敛性以及特征空间的结构。通过Mean Shift结构分析,本章提出了一种快速区域合并算法并将其应用于改进的Mean Shift图像分割算法。-The basic principle of the Mean Shift algorithm, focusing on the Mean Shift iteration process and convergence and the structure of the feat
Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
006
- 由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰 度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出 现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适 应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单 元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这 种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
yuzhifa
- 读取D盘特定区域的图片并将其灰度化,去噪,最后进行迭代阈值分割。-Pictures and read the specific area of the D drive its graying, denoising the final iterative threshold segmentation.
图像分割
- 该文档包含多个图像分割的经典算法有:区域生长的图像分割程序,基于遗传算法的图像分割,大津算法,迭代法等(The document contains a number of image segmentation of the classic algorithms are: regional growth of the image segmentation program, based on genetic algorithm image segmentation, Ozu algorithm, i
segment
- 基于SVM与区域生长相结合的图像分割方法(Image segmentation method based on SVM and region growth)