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资源下载 > 图像处理
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偏微分方程的图像
基于偏微分方程的图像，利用扩散方程进行图像修补，同时还有使用CDD (curvature driven diffusions)模型进行修补的程序 -
针对信号分选的常见算法
针对信号分选的常见算法，包括sdif（序列差直方图）算法，可以解决类似于固定重频信号，抖动重频信号，滑变重频信号和参差重频信号的分选等 -
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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。
