人脸识别是一个非常困难的模式识别问题,具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分,对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响,从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性,以及对光照条件具有不敏感性,故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法
2024/11/29 13:31:11 3.23MB 人脸识别
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数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科,主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写,二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍,涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如,在医疗成像中,数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构,从而提高诊断的准确性;
在遥感领域,通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息,用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式;
图像处理通常包括图像的预处理(如去噪、对比度增强)、图像变换(如傅里叶变换、小波变换)和图像恢复等;
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容;
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容,达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初,当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域,随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善,数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理,其关注如何处理连续的图像序列,以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域,随着人工智能技术的发展,基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说,数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据,使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展,它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材,为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。
2024/11/18 17:16:43 19.14MB digital image processing
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文档就纹理特征提取算法做了较好的介绍,算是一个课题总结吧,没有实现代码,思想是可以看考一下。
2024/11/13 22:43:17 1.69MB 纹理特征 算法
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内容是设计的一款基于matlabGUI的齿轮箱振动数据分析系统。
这是初版,后面还有另一款加入更多特征提取和神经网络分析的综合版本。
2024/11/10 20:30:35 482KB gui 信号分析
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matlab实现的基于特定文本的说话人识别系统模式识别采用GMM特征提取用的是MFCC语音库仅供参考
2024/10/31 3:49:23 7.57MB 声纹识别 GMM MFCC 说话人识别
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基于Gabor滤波指纹识别算法matlab完整程序,过程是定位中心点,裁剪图像大小,以参考点为圆心做同心环作为特征提取区域,对特征提取区域做归一化处理
2024/10/31 0:15:25 21KB Gabor滤波,指纹识别
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MATLAB心电图自动诊断程序。
围绕心电信号预处理、心电波形检侧与定位、心电特征提取与分析三个方面。
研究MIT数据库中的心电信号,针对心电信号中存在的工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,设计出了高通、低通、带阻、平滑效果滤波器来对心电信号进行预处理,对处理后的信号采用连续小波变化进行特征点的定位及瞬时心率的计算,最后通过分析给出诊断结果。
2024/10/30 13:28:29 302KB ECG 心电 自动诊断 MATLAB
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SIFT算法目前在军事、工业和民用方面都得到了不同程度的应用,其应用已经渗透了很多领域,典型的应用有物体识别、机器人定位与导航、图像拼接、三维建模、手势识别、视频跟踪、笔记鉴定、指纹与人脸识别、犯罪现场特征提取等。
PPT对SIFT算法进行详细地描述。
2024/10/23 5:40:06 3MB SIFT 算法
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期刊论文,是基于小波变换的图像纹理特征提取。
2024/10/15 22:15:48 405B 小波变换
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ENVI  ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件;
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案,它提供先进的,人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天,众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋,测绘勘察和城市与区域规划等行业。
  创建于1977年的RSI(现为ITTVisualInformationSolutions公司)已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000,遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年,ENVI被美国国家影像制图局(NIMA)等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司,并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司,ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷,更多的新功能与算法加进到新版本中。
  强大的影像显示、处理和分析系统  ENVI包含齐全的遥感影像处理功能:常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
  ENVI对于要处理的图像波段数没有限制,可以处理最先进的卫星格式,如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA,并准备接受未来所有传感器的信息。
  强大的多光谱影像处理功能  ENVI能够充分提取图像信息,具备全套完整的遥感影像处理工具,能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计,完整的分类及后处理工具,及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包,可支持各种投影类型。
同时,ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理,可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
  更便捷地集成栅格和矢量数据  ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能,如:校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能,并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能,可以给影像添加地图投影,并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合,建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据,缓冲区分析,创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
  ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据  用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据,用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率,用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号,并创建幅度图像和相位图像。
  地形分析工具  ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能,能按用户制定路径飞行,并能将动画序列输出为MPEG文件格式,便于用户演示成果。
  准备您的影像  ENVI提供了自动预处理工具,可以快速、轻松地预处理影像,以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI,您可以对影像进行以下处理:  •正射校正  •影像配准  •影像定标  •大气校正  •创建矢量叠加  •确定感兴趣区域(ROIs)  •创建数字高程模型(DEMs)  •影像融合,掩膜和镶嵌  •调整大小,旋转,或数据类型转换  探测影像  ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具,让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括:浏览大型数据集和元数据,对影像进行视觉对比,创建强大的3D场景,创建散点图,探测像素特征等。
  分析影像  ENVI提供了业界领先的图像处理功能,方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
  数据分析工具  ENVI包括一套综合数据分析工具,通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
  •创建地理空间统计资料,如自相关系数和协方差  •计算影像统计信息,如平均值、最小/最大值、标准差  •提取线性特征  •合成雷达影像  •主成分计算  •变化检测  •空间特征测量  •地形建模和特征提取  •应用通用或自定义的滤波器  •执行自定义的波段和光谱数学函数  光谱分析工具  光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应,来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的,易于使用的光谱分析工具,能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能:  •监督和非监督方法进行影像分类  •使用强大的光谱库识别光谱特征  •检测和识别目标  •识别感兴趣的特征  •对感兴趣物质的分析和制图  •执行像素级和亚像素级的分析  •使用分类后处理工具完善分类结果  •使用植被分析工具计算森林健康度  共享您的信息  ENVI能轻松地整合现有的工作流,让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
  自定义您的地理空间影像应用  ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义,以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台,可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具,甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
  自2007年起,与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作,ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式,最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。
2024/10/15 19:08:32 2.72MB envi
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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