原创 局部二進制模式
應用背景：在區域的描述方式中，有一些簡單的區域描繪子如區域的周長、面積以及灰度級的均值、中值、最大灰度值和最小灰度值，稍微複雜一點的描繪子如區域中連
2020-02-23 02:08:30
原创 圖像中區域的表示
應用背景：用圖像分割方法將圖像分割成多個區域之後，爲使分割後的像素集合即區域能夠進一步處理，我們選擇區域的一些典型特徵來表示這些區域，這些特徵能夠適
2020-02-23 02:08:30
原创 二值圖像的膨脹操作及c++實現
應用背景：在一些情況下，我們需要“增長”或者“粗化”二值圖像中的物體，初等形態學運算中的膨脹操作能實現這種目的。 基本原理：在形態學中，膨脹操作是腐蝕操作的逆運算，因此可以通過對原圖像的補集進行腐蝕來得到膨脹後的圖像。圖像A被結構元B膨脹
2020-02-23 02:08:30
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原创 徑向基神經網絡及MATLAB實現
應用背景：我們知道，在使用BP神經網絡時，由於其採用負梯度下降法對權值進行調節而具有收斂速度慢和容易陷入局部最小值等缺點，爲了克服這些缺點，人們提出了徑向基神經網絡（Radial Basis Function Neural Netw
2020-02-23 02:08:30
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原创 支持向量機及MATLAB實現
應用背景：在我們使用其他一些分類方法對低維特徵空間進行分類時，無論怎麼設計分類器得不到好的分類效果，於是人們提出把低維空間映射到高維空間進行分類，而且達到了很好的分類效果，進而提出支持向量機（support vector machin
2020-02-23 02:08:30
原创 灰度圖像的形態學處理
在灰度圖像中也有跟二值圖像中一樣的形態學操作，如腐蝕、膨脹、開操作和閉操作等。下面依次介紹。 1、腐蝕與膨脹 首先，我們用 f(x,y) 表示一幅灰度圖像，b(x,y) 表示一個平坦結構元，c(x,y)爲b的反射，即 c(x,y)=b(-
2020-02-23 02:08:30
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原创 邊緣檢測
應用背景：在灰度圖像分割中，根據灰度的突變來區別圖像中兩個不同的部分，那麼這個灰度突變的部分就是形成了邊緣，要分割圖像時首先進行邊緣檢測。 邊緣檢測的三個基本步驟： 1、對圖像進行平滑處理以達到降低噪聲的效果。 2、邊緣點的檢測。 3、檢
2020-02-23 02:08:30
原创 人工神經網絡
應用背景：我們知道，在線性系統中，根據系統函數，由輸入信號必能推算出輸出信號，這種因果關係在數學上也可以得到證明，但在工程實際問題中，會遇到許多非線性系統問題，那麼線性系統是無法很好的解決此類問題，因此人們在研究生物的大腦處理信號的過程中
2020-02-23 02:08:30
原创 基於BP人工神經網絡的數字字符識別及MATLAB實現
應用背景：在模式識別中，有一種高實用性的分類方法，就是人工神經網絡，它被成功應用於智能機器人、自動控制、語音識別、預測估計、生物、醫學、經濟等領域，解決了許多其他分類方法難以解決的實際問題。這得益於神經網絡的模型比較多，可針對不同的問題使
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原创 二值圖像的腐蝕操作及c++實現
應用背景：二值圖像的初等形態學運算中的腐蝕操作是表示用某種結構元素對圖像進行探測，以便找出在圖像內部可以放下該結構元素的區域。 基本原理：腐蝕操作是結構原中心在被腐蝕圖像中平移填充的過程。圖像A被結構元B腐蝕，用集合論來表示如下式：
2020-02-23 02:08:30
原创 基於PCA的人臉特徵提取及人臉重建
應用背景：我們知道，在特徵提取中，主成分分析是一種重要的線性變換方法，這裏通過實例來說明主成分分析方法提取人臉特徵以及利用這些特徵進行人臉重建的過程
2020-02-23 02:08:30
原创 閾值分割
應用背景：在灰度圖像中，我們希望將有明顯區別的部分分割開來，這裏的明顯區別在圖像上表現爲灰度值的相差程度，於是我們找到一個合適的灰度值便能將有區別的部分進行分割，這個合適的灰度值稱爲閾值，這種分割方法稱爲閾值分割。 灰度圖像閾值分割的基本
2020-02-23 02:08:30
原创 二值圖像處理開運算
應用背景：在前兩篇博文中我們看到腐蝕操作會縮小圖像前景、膨脹操作會增大圖像前景，經過這兩種變換後圖像的細節也發生了一些變換，如果腐蝕和膨脹同時處理圖像會產生什麼效果呢，這個問題就是本文要講的開操作。 基本原理：在二值形態學圖像處理中，除了
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原创 最近鄰分類器及MATLAB實現
應用背景：在前面一些圖像處理相關的文章中，已經說到圖像的特徵提取，在選擇好一些主要特徵之後，那麼我們用這些特徵做什麼用呢，我們的主要目的是利用這些特徵對圖像進行分類。接下來的問題是怎麼分類，這裏介紹最近鄰分類，它是一種最簡單的分類方法。
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原创 基於空間相關的圖像模板匹配及MATLAB實現
應用背景：機器的模式識別所要解決的問題，就是用機器代替人去認識圖像和找出一幅圖像中人們感興趣的目標物。如何找到目標物即圖像的區域呢，這裏介紹在空間域使用模板在圖像中尋找與模板匹配的區域。 基本原理：在空間濾波中，相關是指濾波器模板移過圖像
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