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：SAR图像变化检测代码，基于差异图和比值图融合的

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说明：应用背景人脸检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有两方面，一方面是由于人脸内在的变化所引起：（1）人脸具有相当复杂的细节变化，不同的外貌如脸形、肤色等，不同的表情如眼、嘴的开与闭等；（2）人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物以及其他外部物体等；另外一方面由于外在条件变化所引起：（1）...

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说明：这是糖尿病性视网膜病变，利用支持向量机分类器的自动检测的代码。我们使用某种算法来检测这一疾病。但该算法不是有效.我们正在寻找有效的一个。糖尿病视网膜病变 （DR） 是造成糖尿病患者的视力威胁的风险。它是因由于糖尿病视网膜损伤发生的。早期诊断和治疗已被证明防止视力丧失和失明。眼底照相机获得的视网膜图像...

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说明：应用背景在我们的系统，我们也利用了水果图像作为图像处理工具他们广泛方便和易于使用的。然而，相对于现有工作中，我们的系统有以下贡献。1） ； ；我们的系统是目前唯一一个不唯一的解释和探讨，基于图像的水果热量的不确定性测量，而且措施提出用水果实际结果的不确定性图像及其应用场景。这使得我们的系统中正确仪器...

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说明：蚁群优化 (算法 ACO) 是一种灵感在地上觅食的蚂蚁交存信息素的蚁群物种的自然行为的优化算法。在此文件中，介绍了蚁群算法是处理图像边缘检测问题。建议基于蚁群算法的边缘检测方法是能够建立一个表示在图像中，每个像素位置的边缘信息提交的信息素矩阵调度在图像上移动的蚂蚁数目的运动。此外，这些蚂蚁的运动是由...

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说明：概述 此示例显示了检测基于某个特定对象的一种算法上找点之间的引用和目标图像的对应关系。 它可以检测尽管规模变化或平面中旋转对象的。它也是鲁棒到少量的面外旋转和闭塞。 此方法的对象检测工作最好的陈列的对象 非重复纹理模式，这会引起独特的功能匹配。 这种技术是不可能工作很好对于均匀上色的对象， 或对象...

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说明：与糖尿病有关的眼部疾病是可预防失明的主要原因 世界。它是糖尿病的一种并发症，也可影响身体的各个部位。 当小血管在视网膜中有高水平的葡萄糖时，将愿景 将模糊，最终可导致失明。这被称为糖尿病性视网膜病变。 定期筛查是基本按顺序检测糖尿病视网膜病变的早期阶段 为及时治疗，防止或推迟进一步恶化。这一项目检测...

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说明：数字图像相位相关性，对两幅图像位移的前后相位变化进行检测

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说明：项目 (眼底图像分析) 数字眼底图像分析在几个疾病计算机辅助诊断中扮演重要的角色。已知的眼科疾病，以及心血管疾病，很多与视网膜血管变化有关。视网膜图像的主要特点是血管。血管可用于检测其他解剖特点。血管的统计数据可以表明疾病的存在。 拟议的自动化癌症诊断系统基本上包括以下阶段。...

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