说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：本程序是关于水平集的图像分割，对目标背景单一的图像效果较好。对于医学图像的水平集分割能够体现出这种方法的显著优势，因为大部分的医学图像的背景部分比较单一，只是在灰度上有差别，水平集方法利用了能量演变的方法进行分割，分割的结果图像中边缘的角度是零，而边缘内外的角度是正负分明的，这样为背景的进一步处理提...

matlab 代码 水平 完美

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：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...

matlab 图像处理 利用 技术 测量 水果

说明：最简单的分割形式是阈值分割。全局阈值。在最佳阈值分割中，设计了一个准则来产生区域间函数分离的一些度量。两个区域被认为是前景和背景。在Otsu方法中，通过选取两类像素间的最低点，进行方差分析，将每类像素的平均值与所有像素的整体亮度平均值的变化定义为

matlab

说明：应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...

matlab 图像 基于 拼接 特征 匹配

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：应用背景在提取运动车辆的过程中，由于光照强度的变化，造成在提取过程中，将阴影作为运动目标处理，影响检测的准确性。因此，在提取目标之前去除车辆阴影。关键技术首先，提取视频图像的背景图像，再通过分析灰度直方图得到阀值分割的参数，得到去除阴影的二值图。将经过形态学处理和滤波处理的图像采用边缘检测的方法消除...

matlab 车辆 去除 阴影

说明：应用背景几何结构分析是进行数据处理的重要基础，已经被广泛应用在人脸识别、手写体数字识别、图像分类、等模式识别和数据分类问题，以及图象分割、运动分割等计算机视觉问题（人脸识别、图像分类、运动分割等实例见下文）中。关键技术通过对子空间表示系数矩阵的研究，有些学者在求解子空间表示系数矩阵时，引入核范数（一...

matlab 空间 等级

说明：用matlab将一张图像感兴趣的某些范围，无缝的融入另一张图像中。使融入的图像没有明显的分割线处理整幅灰度图像的全局 Poisson 方法对前背景之间比较平滑的情况有很好的处理效果，F-B 的值在计算不透明度的梯度时有至关重要的作用，如果 F 和 B 的值差别较小，即图像前背景比较接近，则不透明度的...

matlab 图像 融合