说明：应用背景图像处理  图像拼接关键技术图像处理  图像拼接 图像处理  图像拼接图像处理  图像拼接图像处理  图像拼接图像处理  图像拼接图像处理  图像拼接

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说明：应用背景自20 世纪 80 年代末期 S． M all at首次将小波变换引人图像处理以来 ， 小波变换以其 优 良的时频局 部化能力及去相关能力在图像压缩编码领域得到了广泛应用 ， 并取得 了良好 的效果。同时经典的数字信号处理理论体系已经非常的成熟，作为传统学科数字信号处理与新的计算机技术的结...

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说明：应用背景图像旋转适用于图像的不同视角的研究。也有助于理解图像处理中的基本几何变换。图像配准中的几何变换是非常有用的。关键技术图像配准在图像拼接、全景图像生成、医学图像处理等领域中都有应用；

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说明：应用背景关于医学图像进行边缘提取的一个简单有效的方法！！关键技术经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，...

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说明：应用背景 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 关键技术 人脸识别的程序，用临近点法分类，主成分分析法做数据处理，本程...

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说明：应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...

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说明：在第三步的后处理过程中，主要基于人类视觉的一些特性。人类视觉分为低照度下的暗视觉和正常照明下的明视觉以及中间视觉。在暗视觉条件下，人类视觉的对比度分辨率很低。因此，根据退化模型恢复出来的图像虽然对比度很高，细节比较丰富，但由于暗视觉条件下，没有达到人类视觉对比度分辨率的阈值，所以仍然不能被人类视觉感...

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说明：现今车牌识别成为许多自动化的运输系统，如道路交通监控、 自动收取通行费在公路或桥梁和停车场访问控制的关键技术。车牌定位是必要的和重要的阶段，在这种技术，并受到了相当大的注意。研究人员已经发现很多不同方法的车牌位置检测和识别智能交通系统已经被开发作为分析和同时处理，移动的车辆在城市和道路的主要工具。这...

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说明：目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。 下文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 里面包括三个...

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说明：车辆识别的代码，背景差分法是对图像进行处理的最直接、最简单的一种方法，也是使用最广 泛的一种方法。其前提是图像的背景保持固定不变，基本思想是让采集到的图像 序列中每一帧都与不含运动物体的静止参考帧做差分运算，突出目标图像，即将 两幅图像做相减运算，具体可表达为

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