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主要研究了对车牌图像进行压缩的方法。根据车牌的特点,先对其进行基于目标域方法的分块,随后采用小波变换和BP神经网络的混合方法对图像进行压缩。结果表明了该方法的高效性。
针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换 (SIFT,Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算 法的
针对原EZW算法未能很好利用图像小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足,提出了对图像小波系数进行信噪分离、阈值化处理以及对低、高频图像信息进行分阈值量化的改进算法,并给出了在保证复原图像质量情况
车牌识别系统在现代交通系统中占据重要位置,在停车场管理、高速公路收费管理、十字路口监控都有广泛应用。车牌定位是车牌识别系统中的一个重要部分,由于车牌定位的车牌图片采集于户外,图像背景复杂、噪声干扰严重
一种基于数据融合的医学图像分割方法.pdf关于一种基于数据融合的医学图像分割方法的论文
一种基于BP神经网络的图像压缩方法,张凯选,郭嗣琮,探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间�
图像拼接是指将具有部分景物重合的图像进行无缝拼合,生成一张具有较宽视角的高分辨率图像的技术
提出的数字图像加密算法是Rijndael在数字图像加密方面的应用和改进。实验证明,图像的解密结果对混沌序列的初始值有较强的依赖性,安全性高,且S盒变换通过查表实现快。
在大容量档案图像数据库中,不仅单页档案图像内部存在数据冗余,而且档案图像页之间存在大量集合冗余。本文提出了基于模板的压缩新方法,通过定义相似图像集合的模板,充分利用图像数据的先验知识,对档案图像的内容
基于视觉特性的图像处理技术越来越受到人们的关注。 例如:基于视觉特性的图像编码D,z.4]。图像融合【3 等。主要是 因为传统的图像处理方法考虑了图像像素的统计特性.利用 像素之间的统计冗余达到压缩的
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