说明：多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。 本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义...

视觉信息 资源 管理 检索

说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

matlab 模型 混合 高斯

说明：这个项目得到了进一步的探索和视觉特征提取的研究。根据 HSV （色相、 饱和度值） 颜色空间，颜色的特征提取的工作完成的过程是，如下所示： 量化的色彩空间在非等间隔，构建一个维度特征向量和累积所代表的颜色特征直方图。同样，纹理特征提取的工作通过使用灰度共生矩阵 （灰度共生矩阵） 或色彩共生矩阵 （C...

matlab 图像 检索 使用 特征 颜色 纹理

说明：脉冲噪声又称为冲量噪声或者椒盐噪声。脉冲噪声会使得灰度图像上亮的区域出现纯黑像素点而暗区域上出现纯白像素点。这种噪声可能由数-模、模数转换过程中的比特错误产生。灰度图像上的一些点上将随机出现亮点和黑点。 脉冲噪声污染灰度图像会使得部分像素点的灰度值突然变得过大或过小，造成图片上出现离散的、...

说明：应用背景这种方法的优点是能够克服图像背景的干扰 先在灰度处理的部分通过调整灰度图像的上下阈值 去掉背景中与曲线灰度值相差较大的部分关键技术为方便 准确地将数字图像中的曲线图转换为可以被计算机识别的 便于随时调用的曲线数据 论 文提出一种基于图像处理技术提取图像中曲线数据的新方法 并利用 Matla...

matlab 图像处理 数学建模

说明：应用背景将蚁群算法应用于图像分割领域, 提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与 该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率, 进行两处改进, 第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近, 可取一图像灰度梯度阈值来实现, 第二将信息激素强度和启发式引导函数...

matlab 图像 检测 边缘

说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

matlab 算法 图像 代码 检测 程序 边缘 及其 结果

说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

matlab 分割 图像

说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

matlab 项目

说明：基于matlab遗传算法的图像边缘化处理，边缘是图像的最重要的特征。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘检测主要是灰度变化的度量、检测和定位。有很多种不同的边缘检测方法，同一种方法使用的滤波器也不尽相同。图像边缘检测就是研究更好的边缘检测方法和检测算子。