说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：本程序是关于水平集的图像分割，对目标背景单一的图像效果较好。对于医学图像的水平集分割能够体现出这种方法的显著优势，因为大部分的医学图像的背景部分比较单一，只是在灰度上有差别，水平集方法利用了能量演变的方法进行分割，分割的结果图像中边缘的角度是零，而边缘内外的角度是正负分明的，这样为背景的进一步处理提...

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说明：应用背景在提取运动车辆的过程中，由于光照强度的变化，造成在提取过程中，将阴影作为运动目标处理，影响检测的准确性。因此，在提取目标之前去除车辆阴影。关键技术首先，提取视频图像的背景图像，再通过分析灰度直方图得到阀值分割的参数，得到去除阴影的二值图。将经过形态学处理和滤波处理的图像采用边缘检测的方法消除...

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说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

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说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

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说明：用于建立主成分分析模型，自己编的5种调制信号，计算目标和海洋回波的功率谱密度,基于分段非线性权重值的Pso算法，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括轨道机动仿真、初轨计算。

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说明：帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素...

说明：可靠的视觉显著性估计允许图像无适当处理先验知识的他们的内容，，因此仍然是重要的一步，在很多计算机 vi中港合资的任务包括图像分割、 目标识别、 和自适应压缩。我们提出了一种区域对比基于的显著性提取算法，其中同时l评估全球对比差异和空间相干性。所提出的算法很简单， 高效、 和收益率 全分辨率显...

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说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，基于chebyshev的水声信号分析，基于互功率谱的时延估计，空间目标识别，采用PM算法，解耦，恢复原信号，有均匀线阵的CRB曲线。

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说明：应用背景这方面的贡献的目的是提供的性能的级联的芦苇和在模式中描述的卷积码，在当前的物理层标准草案中。此代码只适用于连续传输流在一个频率分割的下游通道双工（FDD）系统。关键技术在这方面的贡献的代码分析的下游通道在下面的框图如图所示。级联的多码/卷积编码方案的概念框图在收敛层，系统地缩短（204188...

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