图像处理

1 阈值分割原理： 一副图像包括目标、背景和噪声，设定某一阈值T将图像分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。 在实际处理时候，为了显示需要一般用255表示背景，用0表示对象物。 由于实际得到的图像目标和背景之间不一定单纯地分布在两个灰度范围内，此时就需要两个或以上的阈值来提...

1 概念 超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 超像素是吧一幅像素级（pixel-level）的图，划分成区域级（district-level）的图，是对基本...

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1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经...

SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 1 SIFT算法特点： （1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2 S...

手势识别可以分为基于可穿戴设备的识别、基于触摸技术的识别和基于计算机视觉的识别。其中，基于计算机视觉的识别，手势图像信息由一个或多个摄像头采集，采集的数据进行预处理，包括去噪和信息增强。然后，利用分割算法获取图像中的目标手势。通过视频处理和分析得到当前手势的分类和描述，最后通过手...

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1 LSB算法简介 LSB全称为 Least Significant Bit（最低有效位），是一种简单而有效的数据隐藏技术。LSB隐写的基本方法是用欲嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来的图像的高位平面与代表秘密信息的最低平面组成含隐蔽信息的新图像。 灰度化的图像为单通道...

1 Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两...

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1974年，法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念，1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来。小波分析的应用领域十分广泛，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值...

1974年，法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念，1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来。小波分析的应用领域十分广泛，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值...

将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能...

人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。1.1 目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。 Ø 基于知识的方法：主要利用先验知识将人...

Gabor+SVM：利用Gabor程序实现对人脸的特征提取，然后用SVM进行分类； 1 Gabor Gabor 特征提取算法可以在不同方向上描述局部人脸特征，对光照、遮挡以及表情变换等情况具有较强的鲁棒性，即Gabor算法在异常和危险情况下具有较强的系统生存的能力。1.1 一维G...

本设计为硬币图像识别统计装置，通过数码相机获取平铺无重叠堆积的硬币的图像，并通过Matlab工具处理后统计硬币的数目。 1 图像格式转换 取的图像格式为RGB彩色图像，需要先将其转换为8位256级的灰度图像。本程序采用Matlab的图像处理工具箱的函数rgb2gray来实现。 r...

新的模型称之为NIQE(Natural Image Quality Evaluator),这个模型的设计思路是基于构建一系列的用于衡量图像质量的特征，并且将这些特征用于拟合一个多元的高斯模型，这些特征是从一些简单并且高度规则的自然景观中提取；这个模型实际上是衡量一张待测图像在多元...

1 PCA 1.1 数据降维 降维的方法包括：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、和独立成分分析（ICA） 主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。 1.2 PCA：目的是降维，降维的实际原理是最大化目标函数（数据投影后的方差最大） 强推原理博文：https:...

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.% DIGITCLASSIFYUI MATL...

小波变换原理 小波变换是一种信号的时间一尺度(时间一频率)分析方法，一种窗口大小固定不变形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。它具有多分辨率分析( Multi-resolution Analysis)的特点，且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。 小波分析...