说明：应用背景SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及...

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说明：车辆识别的代码，背景差分法是对图像进行处理的最直接、最简单的一种方法，也是使用最广 泛的一种方法。其前提是图像的背景保持固定不变，基本思想是让采集到的图像 序列中每一帧都与不含运动物体的静止参考帧做差分运算，突出目标图像，即将 两幅图像做相减运算，具体可表达为

matlab 代码 个人 文件

说明：3D骨架提取的基本算法代码，将4种最常见的算法均包含在内。vc代码实现图像细化作为一种图像预处理技术出现,目的是提取源图像的骨架,即是将原图像中线条宽度大于1个象素的线条细化成只有一个象素宽,形成骨架,形成骨架后能比较容易的分析图像,如提取图像的特征.

说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

matlab 前馈 神经网络

说明：对标准中值滤波方法存在的不足，结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法，即加 权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法，MATLAB实验证实两种方法均能更好地保 存原始图像的细节和边缘。比较这种新方法得出以下结论：加权改进中值滤波算法对低密度的 脉冲噪声去噪效果明显，对于高密度脉冲噪声去噪效果...

说明：这是一种图像视觉显著性提取方法，对应文献S. Goferman, L. Zelnik-Manor, and A. Tal, “Context-aware saliency detection,” in IEEE CVPR, 2010, pp. 2376–2383.该文献中的模型同时考虑了图像的局部特...

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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...

matlab 检测 使用 蚁群 边缘

说明：改源码能实现模板匹配，速度也可以 总的来说，模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上，在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像（都是单通道灰度图像），大约需要700毫秒；而直方图反向投影大约需要75000毫秒（1.25分钟）。看来还需要继续学习，寻找更好...

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说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，一些自适应信号处理的算法，各种资源分配算法实现，多抽样率信号处理，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

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说明：实现基于matlab细胞分割，采用OTSU法选取阈值分割细胞核，其中图像预处理包括滤波，填充，进行“或”运算优化图像效果，对图像进行开运算，去掉细胞与细胞之间相粘连的部分，对黏连细胞有分割效果，分割效果不错