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。...

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说明：有关图像的目标识别："给出一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达图像目标检测方法#用恒虚警和扩展分形方法对3&E图像进行目 标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波!去除一部分虚警!用小波域主成分分析对每个检测窗口内的图 像提取特征向量!用支持向量机对提取得到的特征向量进行分类...

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说明：将图像分解成基础层和细节层，用一种新型的滤波融合图像，使融合效果更显著更高效。

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说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：该程序利用小波变换对图像进行融合，小波变换的绝对值大的小波系数，对应着显著的亮度变化，也就是图像中的显著特征。所以，选择绝对值大的小波系数作为我们需要的小波系数

说明：我们介绍的图像被称为一个简单的图像描述符 签名。我们表明，稀疏信号混合的理论框架 这个量空间上接近的前景图像。我们 实验调查是否此近似的前景与重叠 通过开发一种基于凸极算法视觉上显眼的图像位置 图像签名。这凸极算法预测人类的固定点最好 竞争对手的布鲁斯和 Tsotsos [1] 基准数据...

说明：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个...

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说明：最简单的平滑滤波是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值（除以9）作为新图中该像素的灰度值。这种方法称为邻域平均法，它采用模板计算的思想，模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的像素值有关。 邻域平均处理方法是以图像...

说明：  本代码实现用离散二维卷积处理图像。卷积（Convolution）是一个常用的图像处理技术，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度。使用卷积就是为了提取显著特征，减少特征维数，减少计算量。

说明：应用背景本代码包括SSD、SAD、NCC三种算法的程序以及可测试的图。可比较三种算法的优劣。关键技术用SSD、SAD、NCC三种算法提取的深度图，效果显著。

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