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论文研究-基于纹理一致性测度的汽车车徽分割方法pdf

发布时间:2019-07-31 04:08 来源:未知 编辑:admin

  车徽是汽车的品牌标志,包含了汽车的重要信息。更为重要的是,车徽是难以更换的,可作为汽车分类与识别的重要依据。首先,对原始图像进行小波变换,求取其垂直纹理测度;其次,选取合适的阈值二值化测度图像并进行形态闭运算;然后,根据位置信息进行车徽粗分割;最后,根据纹理一致性测度提取车徽。实验结果表明了提出的车徽分割方法的有效性。

  matlab编写的纹理图像分割 gussian滤波后k-means聚类 并将不同区域用线条表示出来 除m程序还包括测试图片、pdf文件、ppt文件、doc文档

  数学上,测度(Measure)是一个函数,它对一个给定集合的某些子集指定一个数,这个数可以比作大小、体积、概率等等。深度学习方面重要的数学教材

  介绍了一种基于模糊控制的汽车车室温湿度控制,并利用matlab对系统进行仿真,效果显著

  一幅纹理图象的方向性就是其灰度在各个方向上的变化所呈现的一致性 、均匀性.从视觉上看则近似为条纹状. 假设一幅纹理在垂直方向上具有一定的方向性, 也即沿纵向呈现条纹状或近似条纹状, 那么这幅纹理在垂直方向上相邻象素间的灰度变化从平均意义上要比其它方向上小.据此统计一幅纹理的象素灰度在各个方向上的变化规律是能够反映这幅纹理的方向性特征的.

  使用SurfaceView 去刷新仪表的指针。可以直接导入eclipse中运行。

  为了有效解决冲突证据的融合问题,在计算证据空间冲突向量的基础上,提出了一种基于信息熵测度的冲突证据合成方法。首先计算证据的信息熵获得该证据引起不确定性的度量,用信息熵计算证据空间赋予该证据的信任度,再用获得的信任度对数据模型进行加权处理,最后对处理后的证据运用D-S合成规则获得结果。实验表明该算法有效解决了冲突证据的合成问题,识别精度高、收敛速度快。

  图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多,文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理,并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。 经过比较后,归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合,相信会有更多的分割新算法井喷而出。

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  对旋转不变纹理分类的研究,基于Gabor小波的旋转不变纹理分类方法和基于圆形Gabor小波的旋转不变纹理分类方法。同时为了测定旋转纹理的角度,又基于相位一致性的方向估计算法。对尺度不变模式识别的研究,基于经验模态分解和梅林径向调和分解。

  综合分析了几种用于图像消噪的方法 ,并通过实验比较了各种消噪方法的效果 .实验表明 ,对于非线性高斯白噪声 ,小波分析方法优于中值滤波和自适应维纳滤波 ;加权中值滤波适宜于滤除脉冲噪声 ,而自适应维纳滤波对于滤除乘性噪声效果较好

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