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搜索资源 - Image search matlab
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此程序是用Matlab编写的运动图像估计的全搜索方式-this procedure is used to prepare Matlab Moving Image Search estimates the entire way
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一篇经典论文的代码，“Saliency,Scale,image descr iption”，用于寻找视觉显著性的区域，matlab代码,A classic papers of the code, " Saliency, Scale, image descr iption" , for the visual search of the area significantly, matlab code
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针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换，推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广
义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比，缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时，根据Hausdorff距
离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面，节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算
Hausdorff距离时，剔除琐碎的边缘，仅使用较长的边缘计算。试验结果表明，这些改进方法较大地提高了基于
Hausdorff距离的图像配准的计算速度。
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基于边缘方向直方图的图像检索matlab程序，直方图为提取8个方向的的统计概率，对于花朵、人脸、汽车的检索效果很好。,Edge direction histogram based image retrieval matlab procedures, histogram for the extraction of the eight directions of statistical probability, for flowers, human faces, cars good search r
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matlab平台的一些运动估计块匹配算法，包括3步法，新3步法，4步法，菱形搜索等等,motionsEstAnalysis.m——scr ipt to execute all Algorithms
motionEstES.m——Exhaustive Search Algorithm
motionEstTSS.m——Three Step Search Algorithm
motionEstNTSS.m——New Three Step Search Algorithm
motionEstSE
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用遗传算法解决了图像分割问题，将图像中的像素按灰度值用域值M分为两类图像，一类为目标图像，另一类为背景图像，经过几十次迭代后有助于缩小检索范围-Using genetic algorithms to solve the image segmentation problem, the image pixel gray value according to the value of M is divided into two categories with the domain images, on
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用MATLAB实现图像处理中的连通域搜索，给出了程序和仿真的结果。-Image Processing with MATLAB in the connected domain search procedure is given and simulation results.
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该代码是图像处理中块匹配的全搜索算法，是用来估计和计算运动矢量的。-The image processing code is the full search block matching algorithm is used to estimate and calculate the motion vector.
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用matlab实现了图像通信中的全搜索算法与三步搜索算法这两种运动估值算法，给出了运动矢量图，对两种方法的计算复杂度和搜索性能进行了客观的比较。-Matlab image communication achieved by the full search algorithm in the three-step search algorithm with the two motion estimation algorithms, given the movement vector, the com
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matlab边界自动跟踪程序，该程序可以直接运行，涉及边界判别准则和搜索准则。图像要求为二值图像，可输出为边界的点的坐标和轮廓图像。-matlab boundary automatic tracking program can be run directly involving border criteria and search criteria. Image requirements for binary images can be output for the coordinates of
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Image Database Search and Retrieval of Digital Imagery-Image Database Search and Retrieval of Digital Imagery
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基于点的matlab图像配准.提出一种基于小波系数的特征索引算法，实现了图像特征点对的快速搜索和两幅图像之间的匹配-Based on the point of matlab Image Registration. Presents a feature based on wavelet coefficients indexing algorithm to realize the image feature points on the fast search and matching between
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基于小波变换的多分辨匹配算法:
首先利用小波的多分辩率特性将匹配图像和模板图像分解到乙层上，并且只保留LL低频部分，然后利用归一化相关法作为相似性度量，进行由粗到细的相关匹配过程，每次利用下一层的匹配结果在上层小范围内搜索。这样做极大地减少了搜索空间，而且减少了每次匹配计算相似度的数据量。
-Wavelet multiresolution matching algorithms: a wavelet multi-resolution feature will match the imag
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在本演示中，一个简单的图像检索方法，提出基于图像的颜色分布。用户只需提供一个“例子”的形象和搜索是基于这个例子（例如基于查询的图像）。包括图像和教学指令-In this demo, a simple image retrieval method is presented, based on the color distribution of the images. The user simply provides an "example" image and the search is base
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运动估计块匹配算法
以下是工程中m文件的简单注释：
main.m 可通过主函数调用各种基本的块匹配算法
FullSearch.m 全搜索法（又称为Exhaustive Search）
ThreeStepSearch.m 三步搜索法（Three Step Search）
NewTSS.m 新三步搜索法（New Three Step Search Algorithm）
SESTSS.m 简便高效的三步搜索法（Simple And Efficient TSS）
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为了提高算法的执行效率, 应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界, 并与经典的基于Dijkstra 动态规划图搜索的Liv e Wire 算法进行比较.-In order to improve the efficiency of the algorithm, particle swarm algorithm to strike any of images to locate the shortest path between two object boundaries, and
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大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的，
Indexing in Large Scale Image Collections: Sc
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图像检索，matlab源程序，很简单，可作参考，实现对指定图片的匹配检索。第三种方法。-Image retrieval, matlab source code, very simple, can be used as a reference, to achieve the specified retrieve matching images. The third method.
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BOW主要是对图像的金字塔进行分块描述，进一步生成模型或者判别模型完成图像分类。在图像搜索和筛选中发挥着重要作用-BOW mainly on image pyramids block descr iption, further models or discriminant model generates complete image classification. It plays an important role in image search and screening
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visual search: multimedia signal processing and image and video processing by matlab
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