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基于图像分割的噪声方差估计
文档格式:PDF 文档大小:2.36MB 文档页数:7
提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法.第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差.第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果.在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差
武汉大学:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 基本概念
文档格式:PPS 文档大小:556KB 文档页数:51
1.图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、数字化器性能评价。 2.图像灰度直方图的基本概念、计算、性质及其应用。 3.数字图像处理算法形式与数据结构。 4.图像图像文件格式与特征
清华大学:《多媒体技术》课程教学资源(教材教案讲义)第13章 MPEG电视
文档格式:DOC 文档大小:8.85MB 文档页数:14
13.1电视图像的数据率 13.1.1itu-rbt.601标准数据率 13.1.2VCD电视图像数据率的估算 13.1.3DVD电视图像数据率的估算 13.2数据压缩算法 13.2.1简介 13.2.2帧内图像I的压缩编码算法 13.2.3预测图像P的压缩编码算法 13.2.4双向预测图像B的压缩编码算法
北京航空航天大学:《数字图像处理》课程PPT教学课件(实验讲稿)图像处理的基本算法(主讲:李露)
文档格式:PPT 文档大小:1.23MB 文档页数:32
北京航空航天大学:《数字图像处理》课程PPT教学课件(实验讲稿)图像处理的基本算法(主讲:李露)
一种基于视觉熵的图像分割压缩方法
文档格式:PDF 文档大小:585.36KB 文档页数:5
基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法.通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法.实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量
浙江科技学院:《多媒体技术基础 Multimedia Technology》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 静态图像信息处理
文档格式:PPT 文档大小:3.63MB 文档页数:132
一、了解多媒体数据压缩编码的重要性和分类 二、掌握图像数据压缩编码常用算法的基本原理 三、了解常用图形、图像文件的基本格式及特点 四、理解静态图像压缩标准JPEG的工作原理和实现技术 五、了解图像信息获取的基本原理和方法 六、掌握用 Photoshop处理图像的基本方法
电子科技大学:《数字图像处理》课程教学资源(课件讲稿)第九章 形态学图像处理
文档格式:PDF 文档大小:2.56MB 文档页数:55
基础知识 腐蚀与膨胀 开操作与闭操作 击中击不中变换 基本的形态学算法
基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别
文档格式:PDF 文档大小:1.31MB 文档页数:6
根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法
浙江科技学院:《多媒体技术基础 Multimedia Technology》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 静态图像信息处理
文档格式:PPT 文档大小:3.63MB 文档页数:132
图像处理就是将客观世界中的物体映射成数字化图像, 然后用数学方法通过编程在计算机中进行处理、存储 和显示。与数字音频类似,数字图像的数据量一般都 比较大,在存储时会占用大量的空间,因此需要对图 像进行压缩编码。本章主要介绍色彩的基本概念和表 示方法、图像数据压缩的基本算法、图像的存储和编 辑处理的基本方法
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)图像分类的算法思想
文档格式:PDF 文档大小:7.28MB 文档页数:85
•从文本分类图像分类 • 如何从图像中获取全局特征? • 颜色特征、纹理特征、形状特征 • 如何从图像中获取局部特征? • SIFT: Scale-invariant feature transform •图像分类的几个发展阶段 • Low-level Modelling • Semantic Modelling • Sparse Coding • Deep Learning
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