图象的边沿检测与提取，轮廓跟踪算法代码,图像的几何变换算法,图象平滑处理源代码,图象的检测，模板匹配算法代码,全部已经用MFC进行了封装,可以用于二次开发.开发环境VC6,OS为windows
上传时间： 2014-01-21
上传用户：skfreeman
使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-17
上传用户：851197153
文件来源： 我的毕设 仿真结果： 在窄带Rayleigh快衰落信道下几种检测方法的误码率性能比较 说 明： 参数tx，rx,L，EbN0可以根据需要更改。 tx，rx是收发天线数，根据需要取值就好了，一般研究2发2收和4发4收 EbN0是信噪比取值范围，根据需要选择吧。取得点多当然算得慢。 L影响结果的波动性和误码率所能达到的下限，L值取得越大图像越接近真实情况。如果 EbN0最大值有20dB那么误码率可以达到10负4次方建议L不低于10000。 使用方法： 把db.m和minnorm.m存进任意文件夹，然后打开matlab，File->Set Path->Add Folder加入 文件夹。在matlab中输入命令db即可
上传时间： 2014-01-13
上传用户：ynzfm
matlab写的图像处理论文，用的是radon变换，对边缘很好
上传时间： 2016-08-24
上传用户：netwolf
基于ti公司的DM642的图像预处理的关键程序，包括高斯平滑、均值平滑、中值滤波、灰度增强、sobel边缘提取等
上传时间： 2014-01-19
上传用户：sssl
文中提出了一种基于离散小波变换和混沌加密的数字水印新算法,采用二维混沌变换对水印图像加密 对载体图像进行多分辨离散小波变换,应用小波系数判断载体图像的纹理复杂程度后,依据人眼的视觉系统(HVS)特性,将水印信号嵌入到图像的低频部分,对图像的不 同分解层分别选取不同的纹理阈值和水印嵌入强度,将数字水印嵌入到相同分辨层的原始图像中,提高了水印算法的鲁棒性。在检测和提取水印时,通过水印相似度(NC)和峰值信噪比( PNSR)评价水印质量,实验结果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG压缩、滤波等几何攻击,算法简单,计算复杂度小,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。
上传时间： 2016-10-24
上传用户：Andy123456
《Visual C++数字图像获取 处理及实践应用》配套源程序 本书全面系统地讨论了数字图像处理的理论、设计及应用。全书由自成体系而又互有联系的12章组成，分别讨论了位图及图像类的概念、图像获取、图像增强、图像复原、正交变换、压缩编码、图像配准、运动检测、特征提取、图像分割及识别的相关知识，基本涵概了从图像获取到图像处理的各个领域，并结合Microsoft公司面向对象的可视化集成编程系统Visual C++，给出了相应的算法和完整的源代码。
上传时间： 2014-01-10
上传用户：yzhl1988
图象的检测，模板匹配 图像处理经典pdf版
上传时间： 2014-01-07
上传用户：xymbian
这是SEED-VPM642的肤色检测程序。 在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。 本程序还对肤色范围进行了判断计算，并将肤色区域用方框标出。
上传时间： 2014-06-18
上传用户：15071087253
鲁棒人脸跟踪系统学位论文；提出了一种两阶段的光照均衡的方法来消除单幅图像中的各种阴影包括模糊阴影，投射阴影等 根据快速的Adaboost 训练框架，本文提出了一个实时的鲁棒人脸检测算法 提出了一种基于在线实值boosting 的方法来处理人脸在跟踪过程中发生的外貌变化；实现了一个基于以上模块的完全自动化的人脸跟踪器
上传时间： 2014-12-03
上传用户：huangld
