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资源下载 > 图像处理
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实现了radon变换，直接确定图像中边缘位置和边缘强度
用于图像中边缘检测的重要算法，radon变换，该matlab程序实现了radon变换，直接确定图像中边缘位置和边缘强度 -
MATLAB 图像处理代码
MATLAB语言实现图像处理，如图像的打开，重载，关闭，图像的垂直镜像，水平镜像，灰度变化，反色，直方图均衡，图像的增强，平滑和锐化，加噪声，如椒盐噪声，高斯噪声，乘性噪声，泊松噪声等等。 -
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explain the principle of SPIHT
Code is intended to just explain the principle of SPIHT， Arithmetic Coding not Used in this CodeWorks only for 128 x 128 images， u have to generalize -
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基于MATLAB的答题卡识别[GUI界面+论文]
课题的研究内容如下： （1）确定答题卡识别系统的整体方案，包括系统整体的框架以及硬件组成、软件开发方案，其中主要是软件方面的开发。 （2）确定数字图像处理的算法，包括图像预处理、图像的倾斜级旋转校正、二 值变换等。通过分析和比较多种处理方法，结合图像本身的一些特点最后确定使用 Hough 变换来检测图像中的直线的倾角，并通过旋转图像使图像进行矫正。 （3）研究了如何利用 MATLAB 软件对填涂答案区域的识别和对学号区域的识别， 准确有效的实现了对学号的提取和答案的提取，不论是多选还是单选。 -
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sift 图像匹配
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 使用sift算法提取图像的特征点，并计算出描述子，匹配图像中篡改部分。执行t2.m 可完成两幅图像的匹配。 -
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人脸表情识别的预处理和描述特征
面部微表情包含有关于人们如何感觉 不能信息，甚至当他们在—诱惑着隐藏自己的情绪。以前，很少有研究已经完成，以检测和识别使用计算机视觉方法的微表情。在这段代码中，实现了从自发的微表情数据库的检测与分类 阳离子微表情，经过预处理和使用Haar特征的原始图像裁剪，利用局部二元模式在三个正交平面（LBP-TOP）和局部灰度编码方式对三个正交平面（lgcp-top）描述符和支持向量机（SVM）作为检测和识别算法。结果显示精度相媲美的其他工作。 -
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多帧图像插值（Interpolation）技术的方法
基于多帧图像插值（Interpolation）技术的方法是SR恢复技术当中最直观的方法。这类方法首先估计各帧图像之间的相对运动信息，获得HR图像在非均匀间距采样点上的象素值，接着通过非均匀插值得到HR栅格上的象素值，最后采用图像恢复技术来去除模糊和降低噪声（运动估计!非均匀插值!去模糊和噪声）。 -
在图像去卷积算法引入先验模型的应用
在图像去卷积算法引入先验模型的应用，主要是建立马尔可夫随机场先验模型.很大程度上改进了去卷积的效果，更多的保持了图像的边缘特征. -
