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1引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理。特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低。随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性、较强的自组织能力和容错性、较 阅读全文
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1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六 阅读全文
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要求对400张卡车图片进行处理，分割出车头、车轮、和车厢，在尝试了以上多种方法失败之后，用了2010年Varun Gulshan等提出的一种Geodesic Star Convexity Sequential system（简称GSCseq）算法[2]，该算法很适合于我们感兴趣的区域都在图像中央的这种情况，下图显示了原图像和处理之后保存的结果，绿色表示车头，蓝色表示车厢，红色表示车轮。用红色... 阅读全文
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首先对图像进行简单的阈值处理： /************************************************************** 函数功能：对图像hsi空间红色灯笼的提取 输入参数：源图像src；目标图像des；图像参数width,height,nChannels； 输 阅读全文
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图像的分割：RGB空间图像的分割： /************************************************************** 函数功能：对图像rgb空间红色灯笼的提取 输入参数：源图像src；目标图像des；图像参数width,height,nChannels； 阅读全文
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1. 椒盐噪声（Salt And Pepper Noise） 椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，信噪比（Signal NoiseRate）是衡量图像噪声的一个数字指标。 给一副数字图像加上椒盐噪声的处理顺序应该如下： 指定信噪比 SNR 其取值范围在[0, 1]之间 计算总像素数目 SP，得 阅读全文
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在对图像进行空间变换的过程中，典型的情况是在对图像进行放大处理的时候，图像会出现失真的现象。这是由于在变换之后的图像中，存在着一些变换之前的图像中没有的像素位置。为了说明这个问题，不妨假设有一副大小为64x64的灰度图像A，现在将图像放大到256x256，不妨令其为图像B，如图1所示。显然，根据简单 阅读全文
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在生活中会得到这样的图像，它的动态范围很大，而我们感兴趣的部分的灰度又很暗，图像细节没有办法辨认，采用一般的灰度级线性变换法是不行的。图像的同态滤波属于图像频率域处理范畴，其作用是对图像灰度范围进行调整，通过消除图像上照明不均的问题，增强暗区的图像细节，同时又不损失亮区的图像细节. 我们人眼能分别得 阅读全文
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直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值 阅读全文
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图像旋转的原理与实现 一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。设点逆时针旋转角后的对应点为。那么，旋转前后点 阅读全文