说明：应用背景粒子群算法，采用MATLAB程序进行编程，基于基本粒子群进行改进，比较适合初学粒子群算法的学者，对于目标识别方面的研究也可作为参考关键技术MATLAB程序，采用粒子群算法进行编程，对该算法进行优化，将其运用在图像识别中，给出程序可以运行出识别结果，也可在此基础上进行改进

matlab 图像 识别 方法 粒子

说明：提取指纹图像子块内梯度一致性、灰度均值及灰度方差构成特征向量,提出采用支持向量机对这些特征向量进行分类,根据训练得到的分类判决函数并结合形态学操作最终实现指纹前、背景分割

matlab 分割 图像 实现 支持 向量

说明：利用matlab对只包含RBG三个波段的图像进行植被提取，通过设定一定的阈值将植被与背景进行分割。

图像分割 matlab植被提取 植被阈值分割 matlab提取波段 波段提取

说明：应用背景基于Matlab鱼眼实现的中值滤波算法，原理简单，效果不错。关键技术中值滤波算法，Matlab实现的，效果还可以，运行速度快。

matlab 图像 滤波 中值

说明：应用背景某些方面ANSI C的标准都没有明确的标准。相反，每个C编译器的实现者可以自由定义这些方面单独地。本章讲述了Borland选择来定义这些具体实施标准。章节号是指二月1990ANSI标准。记住，有不同和碳+ +附录地址。并；2.1.1.3  ；如何鉴别诊断。并；当编译器运行正确的时候组合的选项...

c++ opencv 图像 编码 环境 融合

说明：应用背景Superpixel segmentation is an important module for many computer vision applications such as object recognition , image segmentation , and single ...

matlab 分割 图像

说明：基于不精确拉格郞日算子法的低秩矩阵重构程序，可以用于图像分割，将目标图像分割为背景和前景，从而将前景分离出来。

前景分离 基于IALM 前景背景分离 图像前景 目标分割

说明：matlab单高斯背景模型，读取本地视频（avi)文件，并实时显示前景图像，运行速度可以达到5帧每秒。

高斯-帧 single-gaussian background-gaussian 单高斯 单高斯前景

说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

matlab 基于 差分 识别

说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

matlab 模型 混合 高斯