KNN学习算法-回归算法在计算机视觉及图像处理中的应用matlab

根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行

对于学习计算机视觉和医学图像处理的人来说好似很好的参考资料

MATLAB图像处理算法应用是一个聚焦于图像处理领域的实际应用方案。通过MATLAB软件，该课程强调图像处理算法的实际应用，旨在帮助学生将理论知识转化为实际解决方案。在这个课程中，学生将学到如何运用M

计算机图像处理的数学和算法基础.pdf

详细描述了图像处理相关的数学算法基础,pdf文件便于查看

第一章：绪论第二章：边缘检测第三章：射影几何与集合元素表达第四章：摄像机定标.........

本文主要针对计算机视觉中大量存在的病态问题进行探索性的研究，借鉴各种先进的算法，引入各点异性回归技术，围绕计算机视觉中的典型应用:椭圆拟合、基础矩阵估计及摄像机自标定这三个方面展开深入的研究。

计算理论与算法基础：包括数字图像基本处理，摄像机模型，运动分析，运动跟踪等

鉴于Harris角点匹配时产生的聚簇现象，引入邻近点剔除策略，可以提取到较为均匀的匹配角点。在此基础上，进一步对计算基础矩阵的8点算法进行改进，通过对匹配点进行分组求解基础矩阵，以每组得到的基础矩阵求

图像处理例程的Visual C++工程在ImageProcessing目录下(本例程仅仅考虑真彩和灰度图像，对256色索引图像没有考虑)。注意：最后生成的可执行文件需要和MyJpegD.dll(D