Visual C++实用图像处理专业教程_陈兵旗(pdf) 本书共分13章。第1章介绍了图像处理的发展现状和图像处理的基本特点；第2章介绍了图像处理的基本概念，以及Visual C++图像处理编程的基本方法。以后各章分别介绍了区域分割与提取、边缘检测与提取、图像平滑、图像增强、特征选择与描述、彩色变换、彩色分割、几何变换、频率变换、图像压缩、小波变换等图像处理知识，以及相应的可自由调用的C语言图像处理源程序。在最后的附录里列出了专业版Imgc的Visual C++界面源程序。 本书随书光盘中包含有配套学习版软件Imgcx和专业版软件Imgc，可供读者学习和分析使用。 本书适用于Visual C++中级读者以及图像处理专业人员参考，适合于各高等院校Visual C++程序设计及图像处理课程的教学和科研。
上传时间： 2016-06-21
上传用户：我干你啊
基于Sobel算子.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。
上传时间： 2014-09-08
上传用户：四只眼
实现血红细胞的阈值变换，边缘检测，边缘提取功能
上传时间： 2014-08-28
上传用户：csgcd001
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
matlab编程，通过设计训练一个人工神经网络来达到其对一个4传感器实时检测输出结果融合判断的模拟，文中涉及人工圣经网络和多传感器融合两们学科的基本知识。
上传时间： 2013-12-18
上传用户：aysyzxzm
车牌识别系统图像处理函数，包括二值化，边缘检测和定位算法
上传时间： 2016-07-09
上传用户：tonyshao
基于dsp的目标跟踪和检测算法的研究和实现，研究了图像跟踪系统的基本工作原理，以及图像跟踪和相关匹配所使用的一些基本技术。详细介绍了SUSAN算子在边缘检测和角点检测方面的应用。并基于SSCD相似性度量准则提出了一个新的加权的SSCD准则，并对几种度量准则进行对比分析，最后在选取模板和模板更新上选用了多子模板的策略，这样能更有效的减小部分遮挡和旋转带来的影响。
上传时间： 2014-01-02
上传用户：zq70996813
形态学处理 包括开运算，闭运算，边缘检测，重构等 matlab源码
上传时间： 2016-07-15
上传用户：钓鳌牧马
机器人视觉导航而言，道路识别和表示是一个非常重要的环节，它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道 路图像，提出了基于区域方法的一套处理方案，该方法首先通过分割获得道路区域，利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采 用了一种通用的道路模型，然后基于链码以及该道路模型，设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中，首先依据 一定的准则把链码分为两段，对于每一段再递归执行该分段过程，直到不能分为止，然后用分段直线去描述道路边界。该拟 合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关的实验结果。
上传时间： 2016-07-18
上传用户：woshiayin
提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法。采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像, 经 过IEEE1394数字接口卡传输到计算机。对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理, 使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息。检测了齿轮中心孔的圆心, 进而对齿轮齿形缺陷进行检测。理论分析及实验 结果表明该方法检测速度快、精度高, 满足产品在线检测的要求。
上传时间： 2016-07-18
上传用户：dapangxie
