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matlab.thresholding-master
在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了逆运动学证明来将机械臂移动到给定的x，y，z坐标。这一证明涉及三种命名身份，并获得了对机械臂设计的更好理解。(Image threshold segmentation)
- 2019-04-14 15:41:02下载
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shuixia
水下图像的matlab程序，FCM水下图像聚类及图像增强matlab代码，非常有用(Underwater image matlab procedures, FCM underwater image clustering and image enhancement matlab code, very useful)
- 2013-09-12 22:28:00下载
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imnoise
自己编的加噪声的 很好用哦(Own noise increases by Oh well)
- 2008-07-03 15:41:01下载
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MSE
MSE，最小均方误差,用于图像匹配，可用，亲测(MSE, minimum mean square error for image matching, available, pro-test)
- 2021-01-07 21:08:51下载
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exp1
计算一幅灰度图像的直方图；进行简单的线性变换，并与源图像的直方图做变换；利用直方图均衡化进行图像增强(Calculating a gray-scale image histogram simple linear transformation, and to do with the source image histogram transformation the use of histogram equalization for image enhancement)
- 2009-10-14 14:07:34下载
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color-image-seg
由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息, 因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题, 彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用, 为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解, 因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述, 即先对各种颜色空间进行简单介绍, 然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述, 并比较了它们的优缺点, 通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题, 因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。(colorful image segment)
- 2011-07-08 08:09:16下载
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computer_vision-master
图像特征提取，有SIFT、BOW、VLAD、LBP、HOG、FishVector、gist、Metric、colorhist。(Image feature extraction, including SIFT, BOW, VLAD, LBP, HOG, FishVector, gist, Metric, colorhist.)
- 2019-07-20 20:53:34下载
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石鑫华视觉网-中科院自动化所 计算机视觉课件
说明： labview基础视觉识别的东西，讲的很细(The basic visual recognition course of LabVIEW is very detailed.)
- 2020-06-20 22:00:01下载
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IHS_fusion
ihs融合方法,比较好用，测试通过，大家可以试试~(ihs fusion methods, better quality, tested, we can try ~)
- 2010-06-22 22:24:57下载
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Wavelet_SL0
压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为SL0算法，对256*256的lena图处理，比较原图和SL0算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
(Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix and SL0 algorithm as the reconstruction algorithm. Compare lena figure and the reconstruction results using SL0 algorithm at different sampling ratio (0.74,0.50.3),then each runs 50 times, compare the performance of PSNR and each running time)
- 2020-09-10 15:08:00下载
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