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基于数字图像的亚像素边缘定位的研究
基于数字图像的亚像素边缘定位的研究
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2013-05-15
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基于数字图像的亚像素边缘定位的研究，定义和描述了多种亚像素边缘定位的方法和精度的估计。
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亚像素级别的边缘检测和获取
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利用opencv的亚像素级别的边缘检测和获取，添加了原有程序的包含文件和库，可以直接调试运行，个边参数可以根据实际情形修改
MATLAB数字图像相关亚像素迭代
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数字图像相关MATLAB代码，输入变形前后两幅图，通过相关计算即可找到对应点位置 写的不好，大家看我最近上传的。。。
基于Zernike矩的亚像素边缘定位算法.pdf
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基于亚像素的边缘检测定位，具有实用价值的参考论文，详细描述了zernike矩的特点及应用
基于Zernike矩的亚像素边缘检测
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Matlab实现基于Zerniek矩的亚像素边缘检测
边缘提取和边缘检测MATLAB代码
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边缘检测的各种MATLAB代码，有多种算法，包括CANNY,SOBEL等等，效果很好，方便理解！
zernike亚像素角点检测
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基于matlab使用zernike方法将角点坐标精确到亚像素级别的压像素角点检测算法
图像归一化与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究
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基于MATLAB的Harris角点检测并精确到亚像素
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基于MATLAB的Harris角点检测并精确到亚像素，有六张测试图片，两个harris角点检测matlab程序，一个harris角点精确到亚像素的文档。
亚像素边缘检测matlab代码
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执行快速准确的亚像素边缘检测，基于改进的zernike矩方法，有需要的可以下载~~
亚像素边缘检测技术的研究
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精确确定数字图像边缘的位置，对于图像测量非常重要。同时，图像获取过程中受到各种噪声的影响， 必然会引起图像边缘的模糊，因此对图像边缘提取技术的研究一直是一个热门。对几种代表性的亚像素边缘检测 技术进行了原理分析和性能比较。介绍了基于曲面拟合的和基于灰度矩的亚像素边缘检测算法。
亚像素边缘定位
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3星 · 编辑精心推荐
可以实现亚像素边缘检测，使边缘检测精度达到亚像素级别。
亚像素边缘检测算法的研究
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在分析亚像素边缘检测算法机理的基础上，对多项式插值算法和矩算法在亚像素边缘检测中从速度和精度 两个方面，对其进行了比较性研究，实验结果表明，在同等精度条件下，多项式插值法的运算耗时较短，具有运 算效率高，同时其标准差小，具有更高的定位精度
数字图像中边缘检测算法研究
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《数字图像中边 缘检测算法研究》内容主要包括：绪论、图像预处理 技术、整像素边缘检测算法、基于拟合的亚像素边缘 检测算法、基于矩的亚像素边缘检测算法、基于插值 的亚像素边缘检测算法、光条中心线检测方法、边缘 检测技术的应用。
基于zernike矩量化的数字水印算法_matlab
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基于zernike矩量化的数字水印算法，matlab编写
Zernike矩及其应用
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比较好的关于Zernike矩的文章，难度适中。
zernike亚像素识别算法，matlab实现
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基于zernike矩的亚像素识别算法，并通过matlab实现。
基于互相关的图像匹配亚像素定位
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本文提出了一种新颖的基于抛物线拟合原理的亚像素求取算法。为了简单快速的获得亚像素定位精度，本 文根据相关峰所呈现出的特性，用抛物线拟合经相关峰顶点切开的纵切面轮廓。沿不同的方向纵切，就可获得不 同方向上的拟合抛物线，而根据每一条拟合抛物线可获得其对应顶点。最后根据所获得的点，进一步求取到各点 距离之和的最小值点，其对应位置即为所求。从而实现了以点来描述线（每个点代表一条抛物线），以线（所有的 拟合
基于 Matlab 的数字图像边缘检测算法研究
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基于MATLAB数字图像边缘检测算子的研究
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基于MATLAB数字图像边缘检测算子的研究
基于最大熵的数字图像分割研究
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图像分割是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义”的区域，使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。在信息理论中，熵用于度量信息传输的有效性。 本论文主要讨论针对数字图像利用信息熵标准结合阈值迭代法进行图像分割，以提高图像分割的准确性。设计信息熵算法并程序实现，仿真结果表明编写程序有效
一种新的基于像素均值的数字图像空域盲水印算法
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基于GPU的数字图像并行处理研究
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针对像素级图像处理算法并行化程度高的特点，利用GPU的并行流处理特性和可编程性，提出了基于GPU的数字图像并行化处理方法，并对其基本执行流程和其中的关键技术问题：数据加载，结果反馈、保存等进行了详细论述。最后通过图像的卷积运算验证了GPU的并行处理能力。
论文研究-基于像素相关性的数字图像隐写分析.pdf
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根据自然图像相邻像素之间具有一定相关性的特点，提出一种基于图像像素相关性度量的隐写分析方法。首先利用Hilbert空间填充曲线对图像各位平面像素以及图像像素进行扫描，将其构造成一维序列，然后分别采用自相关系数和像素前后差值比对图像相邻像素间的相关性进行度量，提取特征输入到分类器中。实验表明，该算法能够实现对JSteg、F5、OutGuess三种隐写算法的有效检测。
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lxcxuebao
2014-04-28
很有参考价值 谢谢
sq1306b
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