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实现图像的sobel轮廓提取、闭合轮廓线提取、区域生长等

于 2022-03-18 发布 文件大小:10.14 MB
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实现图像的sobel轮廓提取、闭合轮廓线提取、区域生长等-region grow ,sobel

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  • surf特征点检测和匹配
    surf算法的具体实现: Surf算法原理 (1)、构建Hessian矩阵 (2)、构建尺度空间 图像的尺度空间是这幅图像在不同解析度下的表示,由式(4)知,一幅图像j(X)在不同解析度下的表示可以利用高斯核G(£)的卷积来实现,图像的尺度大小一般用高斯标准差来表示[6]。在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔,其中,输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样,这种方法主要用于Sift算法的实现,但每层图像依赖于前一层图像,并且图像需要重设尺寸,因此,这种计算方法运算量较大,而SURF算法申请增加图像核的尺寸,这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。算法允许尺度空间多层图像同时被处理,不需对图像进行二次抽样,从而提高算法性能。图1(a)是传统方式建立一个如图所示的金字塔结构,图像的寸是变化的,
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    这是几个数字图像处理的程序实例,有经典的傅立叶变换和反变换、图像增强(中值滤波、增强光照)还有染色体计数。它们都是经典算法的实现。-Here are several digital image processing examples including classical Fourier transform and its inverse, image enhancement (like median filtering, intensity enhancement) and chromosome countering, all are the realizations of classical algorithms.
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