一些常用的纹理特征提取方法汇总,都是用matlab写的,经过测试后有效。
希望对大家有所帮助。
matlab版本的源码,有详细的sift特征提取和匹配的步骤介绍,具体sift是什么我就不多说了。
这个matlab版本的源码就是供初学者学习之用。
本人也是刚刚学习,代码亲字试过,希望对大家有帮助,大家一起学习交流,我也是从别人那考来的代码
2023/12/25 19:34:28 26.98MB matlab 常用纹理特征 提取方法 GLCM
1
该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取,包含四大类经典特征提取方法:SIFT特征,颜色特征,形状特征,纹理特征。
每个方法文件夹内附有文档说明。
最后我给出了同步PPT解说,包含原理,步骤,及运行实例和结果。
2023/10/6 20:41:40 2.57MB 特征提取
1
867VC实现了基于知识的卫星数字图像公路信息提取算法的研究。
对遥感图像空间信息提取方法的发展趋势做了粗略的预测。
.doc
2023/10/3 12:15:05 437KB 毕业论文
1
基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用。
是近几年比较热门的,很值得参考
2023/9/5 18:09:43 202KB 小波变换
1
MATLAB完整程序,内涵改进S变换程序,电压骤降程序,以及电压骤降特征值提取方法。
一步到位解决你的问题!
1
这是MATLAB程序(带测试程序);
思路很清楚的;
提取图像特征采用ZerNike不变矩
2023/7/21 7:08:58 1KB ZerNike;不变矩
1
Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的,首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间,然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。
2023/6/30 18:06:58 3.25MB LDA 人脸识别 Matlab
1
:高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴味尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴味的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础
2023/3/19 12:13:18 300KB 多尺度,影像分割
1
:随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的功能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;
其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;
然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;
最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点
2023/3/12 6:32:02 11.58MB 图像处理
1
经典的基于距离变换细化的骨架提取方法。
距离变换的结果是双像素宽度的骨架,细化的结果是单像素宽度的骨架。
该方法骨架定位精确,运转速度快
2023/2/15 12:51:03 19KB 距离变换 细化 骨架提取
1
共 38 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡