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粒子滤波算法
粒子滤波算法，非常管用的运动估计和运动预测，mat源代码
- 2022-03-21 14:23:56下载
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DICOMVIEWER
C#读取DICOM并显示图像。这是一个可以有效的读取本地DICOM文件，并将其中的内容显示于内，实现文档与图片的有效转换
- 2022-12-25 17:00:03下载
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主图像压缩编码
应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。主成分分析法是一种数学方法数据尺寸减少的公式。因此，主成分分析法技术允许在数据和标准的识别他们的表达方式，在这样一种方式，他们的相似性和差异强调。一旦模式被发现，它们可以被压缩，即，他们的尺寸可以减少没有多少损失的信息。总之，主成分分析法可能是用于数字图像压缩算法，具有低的损耗关键技术1发布日期2014.10.25主要特点：主成分分析的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价
- 2022-08-11 13:45:27下载
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图像预处理
此代码主要描述的是对图像的预处理过程，包括对图像的灰度化、二值化、边缘检测，细化、高斯去噪、分割、平移、旋转以及归一化处理，能够将读入的数字图像进行处理，更好的模式识别提供特征提取。
- 2022-02-10 16:14:42下载
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伪影的消除
计算机X线摄影(CR)作为当前医学影像技术的主流，有非常多的优点，比如价格相对较低，数字化图像便于后期处理，特殊部位摄像的不可替代性，等。但是在实际应用过程中，CR图像的质量也受到各种因素的影响。比如失真、模糊、噪声以及各种各样的伪影等等。滤线栅伪影便是其中之一，本文主要讨论如何用数字方法去除滤线栅伪影对CR图像的影响。在X线摄影中，会产生一些方向不同的低能量的散射线，这些散射线使图像产生灰雾，影响图片的清晰、度。为了吸收这些散射线，通常使用铅条排歹lJ而成的滤线栅，但是有时滤线栅的影子会投在成像板上，形成条纹状的滤线栅伪影。通过实验，可以看到均值和中值滤波处理对于本课题意义不大，非但没有去除伪影，还造成了图像模糊，效果甚至比不上原图。空间域滤波还有最大值最小值滤波、中点滤波等等，但是对于本课题来说效果都不好。所以基本不考虑空间域滤波这个方向。
- 2023-04-24 05:10:03下载
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基于vc++的车辆检测
车辆检测： 1 识别车辆轮廓，并标识车辆轮廓 2 给出车辆的相对速度，经过测试，实际可用。
- 2023-04-13 09:35:03下载
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人脸检测与跟踪
PN和GOLD MATLAB程序
- 2022-02-04 10:42:21下载
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图像处理的基本使用PHP
本程序是图像处理基础的一个实现。本程序的内容包括负片图像操作、亮度、对比度、灰度图像转换、黑白图像转换、垂直翻转、水平翻转和对角线翻转。
- 2022-04-08 00:32:00下载
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- 2022-01-31 23:59:04下载
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William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码数据集论文和大神页面
William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码，数据集，论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件，但是这个可直接运行，无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.
- 2022-03-29 03:58:10下载
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