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资源下载 > 图像处理
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模板字符识别的matlab实现
模板字符的特征数据进行提取，通过神经网络进行识别，在matlab平台上实现，其中包含模板字符图片及串口调试器 -
常用的边缘检测算法
对于一些图像来说，常用的边缘检测算法有时候无法设立合适的阈值将它们的梯度较小的模糊边缘检测出来。为了解决这个问题，有种解决方法：将图像方差标准化，拉大模糊边缘的梯度值，或通过设置sigmoid函数，将像素所在区域的信息传递到梯度值中去，对其进行调整，就能找到合适阈值，有效地将模糊边缘提取出来。本程序把这两种算法实现并与与传统算法进行了比较。 -
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HOG(Histogram Oriented Gradient)算法
这是最简洁，注释得最好的HOG(Histogram Oriented Gradient)算法的matlab实现。可用于行人识别和物体跟踪。 -
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使用薄板样条进行图像配准
使用薄板样条进行图像配准，图像配准配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征键，准确的特征提取为特征匹配的成功进行提供了保障。因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于匹配精度至关重要。这里使用薄板样条进行图像配准。 -
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object removal
object removal在图像处理中的意思是用户可以随意擦去图像中的一个物体，算法可以自动的用背景中的信息补去空洞，达到看不出来是处理过的效果，又叫inpainting，该程序由matlab写成，效果非常好，文档、演示、测试图像均齐全- -
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用Graph cuts 来解决磁共振图像的 phase unwrapping
用Graph cuts 来解决磁共振图像的 phase unwrapping。
