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：这个工具箱提供了大量功能在计算机视觉、 机器视觉和相关的领域中非常有用。它是有些折衷集合，反映了作者的个人兴趣光度法、 摄影、 比色法等领域。它包括功能，如图像文件阅读、 写作、 滤波、 分割、 特征提取、 摄像机标定、 相机外方位，显示颜色空间转换与黑体辐射散热器。工具箱中，结合 MATLAB 和...

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说明：HOG特征计算的步骤：（1）将输入的彩图转换为灰度图；（2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；（3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。（4）将梯度投影到单元...

说明：应用背景1、图片预处理；2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-like、等多个特征提取算法；3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；4、基础算法：AdaBoost的训练与测试；贝叶斯算法5、AdaBoost的改进：升压，castboost、Floatboost算法关键技术采用MAT...

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说明：本算法基于颜色和计算复杂度相对比较低的LBP纹理特征对道路图像进行特征提取，训练集提取出来的特征作为SVM的训练输入，测试集提取出的特征作为SVM分类的输入，最终的输出结果就是道路检测的结果，本算法使用的是KITTI数据集。

说明：基于特征点的全自动无缝图像拼接方法 利用SIFT和RANSAC还有Homography的相关知识编写的一个简单的图片拼贴程序。   1.用SIFT算法得到很多对应点，其中一部分是错误对应点。   2.利用RANSAC方法得到鲁棒的单应矩阵：任取4对点得到单应矩阵H（图2到图1）...

说明：运用了两种方法进行视频镜头的检测。shot-detection1.m是通过判断相邻图像帧之间的特征的绝对差是否大，计算相邻两个图像帧中的所有像素的色彩亮度之和，两帧的差别就是各自对应像素的色彩亮度之差。通过头检测，把视频分割为镜头，进而进行之后的图像处理，经过验证，此代码可以运行。test.m是利用...

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说明：利用svm算法分类图像。示例中：将篮球场和网球场利用算法自动分类，包含了基于颜色矩的彩色图像特征提取算法

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说明：这个程序是基于Matlab的实时交通标志识别。首先，通过摄像头捕捉到的图像实时。其次，将图像二值化后进行预处理所收集的图像（筛选）。然后，由颜色划分的目标区域特点.Lastly，计算SIFT特征和匹配模板来实现交通标志识别的目标区域。

matlab 识别 交通标志 匹配 MATLABSIFTTemplate

说明：随着多媒体、网络技术的迅速发展，图像信息的应用日益广泛，对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题，灵活、高效、准确的图像检索策略是解决这一问题的关键技术之一。因此，基于内容的图像检索已成为国内外学者研究的主要热点问题，并取得了不少的成果。 本文主要对当今热门的基于内容...

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