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cardetection
- 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=0,1,…,439 j=0,1,…,63
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。
ruanjiangongcheng
- 一、黑盒测试策略与准则 二、边值分析 三、等价类划分 四、因果图 五、判定表驱动测试 六、正交实验设计法 -First, the black box testing strategies and guidelines for the second, third boundary value analysis, equivalence class by four or five causal diagram, determine the six table-driven t
pcm
- 一。产生长度为500的零均值，单位方差的高斯随机变量序列，用均匀pcm的方法用16电平进行量化：1）求所得的SQNR，该序列的前5个值，相应的量化值和相应的码字。2）画出量化误差（定义为输入值和量化值之间的差），同时 画出量化值作为输入值的函数的图。3）用128量化电平数重做2）题， 比较结果。 二。产生一个长度为500，按N(O,1)分布的随机变量序列，分别用16，128量化电平数和u=255的u律非线性进行量化，画出每种情况下量化器的误差和输入-输出关系，并求SQNR. 三。长度为5
AdaptiveT-hresholding-Seg
- 通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法。-the improvedfast two-dimensionsegmentation algorithmsfor microscopic cellular image adaptive thresholding segmentationare providedandcarried.
RLE-Encode
- 对某些相同灰度级成片连续出现的图像（如洪水图），行程编码也是一种高效的编码方法。特别是对二值图像，效果尤为显著。在一个逐行存储的图像中，具有相同灰度值的一些像素的序列，称为一个行程。-Appear in successive images of some of the same gray level into tablets (such as flood charts), the run length coding is an efficient coding method. In partic
dynamics-model
- 为了实现干制红枣的大小自动分级 ， 介绍了应用 机 器 视 觉 的 干 制 红 枣 自 动 分 级 方 法 ， 利 用 CCD 摄 像 机 获取红枣的样本图像 ， 应用 MATLAB 软件编程实现了样本图像的灰度化 、 二值化 、 图 像 分 割 、 图 像 滤 波 、 图 像 形 态 学处理 、 边缘检测和特征量提取等处理 ， 参照 干 制 红 枣 分 级 标 准 完 成 了 红 枣 自 动 分 级 。 通 过 实 验 数 据 回 归 分 析 得出红枣实测纵径 、 果质量与识别值当
image
- 利用canny算子分割图像，得到修正的跳频信号的二值化时频图-Use canny operator image segmentation, frequency hopping signals corrected binarized time-frequency diagram
visual-saliency
- 提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征，从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性，得到各特征显著图；对各特征显著图进行综合，生 成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像与原始图像叠加，将前景和背景分离，得到图像分割结果-It presents a significant advantage of visual image segmentation method. First, extract