多種圖像邊緣檢測(cè)方法研究源代碼用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣等
資源簡(jiǎn)介：多種圖像邊緣檢測(cè)方法研究源代碼用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣等
上傳時(shí)間： 2017-07-06
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資源簡(jiǎn)介：基于信息融合的圖像邊緣檢測(cè)方法研究,⑴直方圖均衡化（histogram equalization），⑵直方圖匹配（histogram matching），⑶鄰域平均（neighborhood averaging），⑷局域增強(qiáng)（local enhancement）， ⑸中值濾波（median filtering）。
上傳時(shí)間： 2014-11-07
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資源簡(jiǎn)介：基于圖像處理技術(shù)的零件尺寸自動(dòng)檢測(cè)方法 包括源代碼論文等等，歡迎使用改進(jìn)
上傳時(shí)間： 2016-06-23
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資源簡(jiǎn)介：關(guān)于時(shí)頻分布的跳頻信號(hào)參數(shù)檢測(cè)方法研究，短時(shí)傅立葉變換、魏格納變換等
上傳時(shí)間： 2014-11-22
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資源簡(jiǎn)介：用C語(yǔ)言來實(shí)現(xiàn)的。牛頓插值法對(duì)一些函數(shù)作近似的替代，是N個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)的插值函數(shù)。
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：lo25643
資源簡(jiǎn)介：單脈沖雷達(dá)在我國(guó)航天測(cè)控領(lǐng)域具有非常重要的作用。隨著新技術(shù)的不斷研發(fā)和投入使用，數(shù)字單脈沖雷達(dá)技術(shù)已經(jīng)日趨成熟并逐漸走向?qū)嵱茫M單脈沖雷達(dá)接收機(jī)進(jìn)行數(shù)字化改造適應(yīng)了技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。接收機(jī)數(shù)字化改造的目的是在設(shè)備可靠性增加的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)...
上傳時(shí)間： 2022-06-18
上傳用戶：jason_vip1
資源簡(jiǎn)介：在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時(shí)也對(duì)截獲信號(hào)提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測(cè)方法，具體對(duì)有效的低截獲特征信號(hào)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解變換...
上傳時(shí)間： 2013-10-22
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資源簡(jiǎn)介：為了有效地解決墻紙?jiān)谏a(chǎn)過程中印刷涂層厚度在線檢測(cè)問題，以達(dá)到提高墻紙產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)的效率的目的，本課題對(duì)墻紙印刷涂層厚度在線檢測(cè)問題進(jìn)行了研究。基于激光傳感器原理，以TI公司的TMS320F2812DSP芯片為核心處理器，解決涂層厚度測(cè)量的一系列問題...
上傳時(shí)間： 2013-10-21
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資源簡(jiǎn)介：為了提高語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，提出了改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)方法。該方法在傳統(tǒng)基于能量和過零率的端點(diǎn)檢測(cè)方法基礎(chǔ)上，加入第三道門限——近似熵，對(duì)信號(hào)進(jìn)行三級(jí)門限檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法比傳統(tǒng)方法更有效、更優(yōu)越，能夠比較準(zhǔn)確的檢測(cè)語(yǔ)音信號(hào)。
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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資源簡(jiǎn)介：Matlab多種圖像邊緣檢測(cè)方法 1、用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 2、用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 3、用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 4、圖像的閾值分割 5、用水線閾值法分割圖像 6、對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 7、將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 8、形...
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：hphh
資源簡(jiǎn)介：文章提出了一種基于Sobel算子和網(wǎng)格的二尺度彩色圖像邊緣檢測(cè)方法.該方法將圖像劃分成預(yù)先設(shè)定大小的網(wǎng)格，在兩個(gè)尺度上對(duì)圖像進(jìn)行分析，完成圖像的邊緣檢測(cè)。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據(jù)網(wǎng)格內(nèi)含有邊緣像素的數(shù)目以及連通情況將不同的網(wǎng)格分別處理。 ...
上傳時(shí)間： 2013-12-05
上傳用戶：hxy200501
資源簡(jiǎn)介：圖像縮放在圖像處理領(lǐng)域中，發(fā)揮著重要作用。圖像的分辨率調(diào)整和格式變換，都需要用到圖像縮放技術(shù)。隨著多媒體技術(shù)和大規(guī)模集成電路的發(fā)展，利用硬件實(shí)現(xiàn)視頻圖像無(wú)級(jí)縮放已成為圖像處理研究的一個(gè)重要課題。 圖像縮放通常由插值算法實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的插值算法由...
上傳時(shí)間： 2013-06-05
上傳用戶：2728460838
資源簡(jiǎn)介：摘要:"紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)"是紅外搜索跟蹤系統(tǒng)、紅外雷達(dá)預(yù)警系統(tǒng)、紅外成像跟蹤系統(tǒng)的核心技術(shù),因此紅外小目標(biāo)的檢測(cè)是當(dāng)前一項(xiàng)重要的研究課題.目前的發(fā)展方向是研究運(yùn)算量小、性能高、利于硬件實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎(chǔ)上,著重研究了Mar...
上傳時(shí)間： 2013-07-04
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資源簡(jiǎn)介：程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 ...
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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資源簡(jiǎn)介：程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 ...
上傳時(shí)間： 2015-04-03
上傳用戶：二驅(qū)蚊器
資源簡(jiǎn)介：程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文...
上傳時(shí)間： 2015-06-16
上傳用戶：zuozuo1215
資源簡(jiǎn)介：程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文...
上傳時(shí)間： 2015-06-18
上傳用戶：xwd2010
資源簡(jiǎn)介：這是用matlab編寫的有關(guān)圖像識(shí)別分類方法的源代碼，有用的舊下吧
上傳時(shí)間： 2015-07-23
上傳用戶：l254587896
資源簡(jiǎn)介：基于人體信息三維可視化的醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法研究.pdf
上傳時(shí)間： 2014-12-01
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資源簡(jiǎn)介：基于存在概率圖的圓檢測(cè)方法.提出了一種基于存在概率圖的圓檢測(cè)方法, 將圖像邊緣點(diǎn)共圓結(jié)構(gòu)信息變換為圓存在概率圖中的峰, 再通過峰值檢測(cè)確定圓的參數(shù)。該方法能有效地檢出邊緣不清晰、不完整的圓形輪廓, 具有占用內(nèi)存少, 閾值物理意義明確的特 點(diǎn), 較好地...
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：xinzhch
資源簡(jiǎn)介：SAR圖像的多尺度邊緣檢測(cè)方法，希望對(duì)大家有所幫助
上傳時(shí)間： 2016-02-01
上傳用戶：fnhhs
資源簡(jiǎn)介：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法研究。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)研究。基于特征融合與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別技基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別研究術(shù)研究。基于遺傳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行票據(jù)手寫數(shù)字識(shí)別。一種改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
上傳時(shí)間： 2014-11-03
上傳用戶：wpwpwlxwlx
資源簡(jiǎn)介：改善數(shù)字圖像質(zhì)量的濾波方法研究,內(nèi)有中值濾波等多種去噪方法
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：gououo
資源簡(jiǎn)介：圖像的邊緣是指圖像中鄰域灰度有顯著變化 的像素的集合。它是圖像的基本特征, 因此邊緣檢 測(cè)方法在圖像處理中成為一個(gè)十分重要的課題。經(jīng) 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個(gè)像素在某個(gè)鄰 域內(nèi)灰度的變化, 利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)? 數(shù)變化規(guī)律, 用簡(jiǎn)...
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：zhanditian
資源簡(jiǎn)介：研究了基于視頻圖像處理的自行車流量檢測(cè)方法，主要方法為利用二值化的“時(shí)空?qǐng)D像”計(jì)算1 像素塊兒的個(gè)數(shù)。給出了各種方法對(duì)自行車流量檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2017-08-09
上傳用戶：woshini123456
資源簡(jiǎn)介：邊緣（edge）是指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分.邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域（包括不同色彩）之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎(chǔ).圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(cè)（edge detection）.由于邊緣檢測(cè)十分重...
上傳時(shí)間： 2022-04-22
上傳用戶：bluedrops
資源簡(jiǎn)介：其中里面有各種各樣的邊緣檢測(cè)方法的文章，這些方法均是最新研究成果。
上傳時(shí)間： 2015-08-27
上傳用戶：牧羊人8920
資源簡(jiǎn)介：一種新型的圖象邊緣檢測(cè)方法，搞圖象的人要用的到啊。
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：R50974
資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于CCD圖像的塑料齒輪齒形缺陷檢測(cè)方法。采用A102FCCD數(shù)字?jǐn)z像頭采集塑料齒輪的圖像, 經(jīng) 過IEEE1394數(shù)字接口卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。對(duì)含有噪聲的原始數(shù)字圖像實(shí)施平滑處理、圖像分割、輪廓提取及細(xì)化等處理, 使圖像轉(zhuǎn)變成易于檢測(cè)的單像素寬邊緣信息。...
上傳時(shí)間： 2016-07-18
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資源簡(jiǎn)介：在進(jìn)行車牌識(shí)別的預(yù)處理過程中,如何有效地提高車牌圖像質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵,這一步處理的好壞將直接影響到后面車牌識(shí)別的效果。 本文重點(diǎn)研究直方圖修改技術(shù)增強(qiáng)圖像方法在車牌識(shí)別預(yù)處理中的應(yīng)用,給出了直方圖修改技術(shù)的原理,以及直方圖均衡化、規(guī)定化和對(duì)比度調(diào)...
上傳時(shí)間： 2017-07-06
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