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资源下载 > 图像处理
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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. -
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水印 GUI 使用 DWT
与此图形用户界面，您可以选择任何图像的从数字水印，只，只需单击按钮，您可以逐代运行该代码的文件夹，它嵌入图像与另一个还在频域图像嵌入和提取遛 DWT 和 IDWT.calculate 峰值信噪比和 MSE 中提取它。 -
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