没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
行业
电信
Gabor提取图像纹理特征,很经典
Gabor提取图像纹理特征,很经典
共12个文件
m:9个
asv:2个
txt:1个
Gabor
纹理特征
5星
· 超过95%的资源
需积分: 31
125 下载量
200 浏览量
2011-06-24
14:41:34
上传
评论
4
收藏
5KB
RAR
举报
温馨提示
立即下载
Gabor提取图像纹理特征,很经典.Gabor提取图像纹理特征,很经典.
资源推荐
资源详情
资源评论
基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取
浏览:7
4星 · 用户满意度95%
基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取,Gabor filter,texture
gabor 提取纹理特征
浏览:108
5星 · 资源好评率100%
gabor提取纹理特征有解释 很好用 可以运行
Gabor特征图像
浏览:23
4星 · 用户满意度95%
ASM 提取后,进过Gabor变换后生成的特征图像。
gabor变换算法提取图像的纹理特征
浏览:113
4星 · 用户满意度95%
该代码为用gabor变换算法提取图像的纹理特征,用matlab编写,可应用于基于纹理的图像检索系统。其中还包含一篇gabor变换相关的文献
Gabor滤波器纹理特征提取
浏览:109
Gabor滤波器纹理特征提取 opencv2以上版本 C++
图像与处理及Tamura纹理特征提取_tamura纹理特征_纹理特征提取_纹理特征_图像处理_纹理图像_
浏览:76
5星 · 资源好评率100%
图像预处理以及提取图像的Tamura 纹理特征
纹理特征提取技术 灰度共生矩阵,灰度梯度
浏览:35
纹理特征提取技术,包括灰度共生矩阵,灰度梯度矩阵,用于图像的分类识别
常用纹理特征提取方法(Gabor滤波、分型盒维数等六种常用方法)
浏览:191
包含多种常用的纹理特征提取函数,如Gabor滤波、GMRF、分型盒维数、灰度差分统计GLDS、灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP等六种方法。可结合实际情况使用。
改进的 Gabor变换图像纹理特征提取方法应用研究 (2009年)
浏览:41
提出一种具有近似旋转不变性的改进Gabor小波变换纹理特征提取方法,由小波变换系数模的均值和标准方差组成特征向量表示图像内容,利用10幅Brodatz纹理图像经过旋转、分割组成的图像数据库进行了检索测试,并与传统 Gabor 变换和二元树复小波变换特征提取方法的分类结果进行了比较分析,实验表明本文方法有效地提高了图像检索精度.
用tamura算法提取图像的纹理特征
浏览:21
利用tamura算法,可以计算出图像的粗糙度、线性度以及规整度等纹理特征
基于Gabor的纹理特征
浏览:118
程序运行已经完成 可以自动的提取图像的特征
Gabor小波提取图像纹理特
浏览:92
3星 · 编辑精心推荐
Gabor小波提取图像纹理特征,matlab语言编写,简单实用,运行通过
使用Gabor小波滤波进行纹理提取
浏览:61
3星 · 编辑精心推荐
使用Gabor小波滤波进行纹理提取,内附源代码,短小实用,值得下载!
基于Gabor小波变换的图像纹理特征分类
浏览:36
Gabor 小波变换技术对医学 CT 图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在 Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明,加入旋转规范化循环算子的 Gabor 小波变换在医学 CT 图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。
Python代码gabor提取纹理特征
浏览:77
最近一直在做提取纹理特征的用法,用gabor特征提取纹理特征,Python代码
matlab常用纹理特征提取方法(GLCM,GLDS,LBP,GMRF,FD,Gabor)
浏览:8
5星 · 资源好评率100%
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。
Gabor提取图像纹理_gabor纹理特征_gabor_纹理特征_gabor特征_Gabor提取图像纹理_
浏览:40
本案例可以较好的提取图像的纹理特征,供同行参考使用
详解基于python的图像Gabor变换及特征提取
浏览:127
1.前言 在深度学习出来之前,图像识别领域北有“Gabor帮主”,南有“SIFT慕容小哥”。目前,深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情,从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但,在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带,或是对付“刁民小辈”,“Gabor帮主”可以大显身手,具有不可撼动的地位。IT武林中,有基于C++和OpenCV,或是基于matlab的Gabor
分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法.pdf
浏览:68
分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法.pdf
tamura 特征提取
浏览:127
4星 · 用户满意度95%
用于遥感图像处理,tamura特征属于一种纹理特征,利用它可以进行基于纹理的图像分类
gabor filter
浏览:141
Gabor Filter5个尺度,8个方向+人脸提取,matlab程序
gabor提取图像特征原理及其matlab实现
浏览:42
5星 · 资源好评率100%
包括gabor滤波器及其原理,并通过matlab实现gabor算法,可供学习和参考
Gabor 滤波图像:gabor 滤波器在图像上的应用-matlab开发
浏览:12
Gabor滤波器在图像上的应用
利用Gabor提取人脸特征源代码
浏览:85
4星 · 用户满意度95%
使用步骤: 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network",等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos",选择一个.jpg图片,识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
log Gabor小波图像纹理特征分析我小改過
浏览:165
5星 · 资源好评率100%
log Gabor小波图像纹理特征分析我小改過
Matlab实现Gabor提取图片纹理
浏览:121
4星 · 用户满意度95%
由Matlab编写实现对gabor滤波,并提取图片纹理,供大家参考。
Gabor变换提取人脸图像特征
浏览:188
4星 · 用户满意度95%
matlab仿真实现人脸识别,包括gabor滤波器的构造以及在不同尺度和方向上的Gabor函数的实现
基于Gabor 变换的GrabCut 纹理图像分割
浏览:114
<p>多数自然图像都包含纹理信息, 它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性. 因此, 可以利用半交互式的GrabCut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的KL 测度, 自适应地终止分割过程. 实验对比分析表明, 所提出的方法对于合成纹理图像
收起资源包目录
Gabor提取图像纹理特征,很经典.rar
(12个子文件)
extrace_brodatz
OutputTextureNames.m
3KB
inputfiles.m
4KB
extract_brodatz.asv
1KB
InputImageNames.m
4KB
inputfiles.asv
4KB
loadimg.m
246B
gabor.m
2KB
Fea_Gabor_brodatz.m
597B
extract_brodatz.m
1KB
outputfiles.m
3KB
extractName.m
150B
www.pudn.com.txt
218B
共 12 条
1
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
小白菜加油
2013-03-18
一样啊,没看懂这程序怎么用,经典感受不了~
vision_zh
2013-12-17
好啊,可以用
psrandt
2014-01-20
里面的m文件太多,也没有程序说明,用不起来
jeanywxh
2012-05-23
程序有点多,不知道用哪个!
holiday137
2015-01-03
看不懂额,不能直接运行
ele51diy
粉丝: 4
资源:
11
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜
最新资源
wztgmfpnjn.jpg
stm32f103rct6.zip
mongodb 数据库基本操作.zip
CSDN博客接口基于Java调用的x-ca-signature签名算法研究.zip
基于HAL库, 对STM32一些功能的整合
015ssm-jsp-mysql文物管理系统.zip(可运行源码+数据库文件+文档)
vga_move_block(1).zip
软件测试常见面试题.pdf
014ssm-jsp-mysql网络视频播放器.zip(可运行源码+数据库文件+文档)
1_(11.10改)电气学院实验报告空白纸.doc
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功