针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足， 提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法；通过采用动态阈值调整方法，很好的实现了字符分割；对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验，根据汉字和数字、字母特征提取的不同，在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的神经网络进行识别，并对识别结果中包含的具有形体相近的字符提出了一种“不等权值”的方法。结果证明识别率有了明显提高。
上传时间： 2013-11-22
上传用户：herog3
一组图象与视频处理C/C++代码,该软件包可用于Matlab。包括读取AVI和CIF/QCIF视频序列代码，Canny算子，Harris角点检测，全局阈值算法，动态阈值算法等等。
上传时间： 2014-01-07
上传用户：zhouli
用matlab编写的一种依赖坐标的图像分割方法，即动态阈值分割法
上传时间： 2014-01-07
上传用户：talenthn
本文首先介绍完整的文档处理系统以及其预处理模块，然后将重点放在二值化问题上，给出图像阈值化方法的综述，并对全局阈值化、局部动态阈值化等方法的优点和缺点给出评价。
上传时间： 2014-01-09
上传用户：wangzhen1990
针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利 于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用“从 1 开始的整数平方”代替“2 的整数次幂”作为零树 编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔.通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的 零树数量 同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程.实验结果表明,整数平方 量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提 高了静止图像的编码效率.
标签： wavelet transform embedded zerotree
上传时间： 2017-01-29
上传用户：as275944189
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2015-06-16
上传用户：zuozuo1215
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2015-06-18
上传用户：xwd2010
神经网络BP算法（C程序） 文件输入输出目录为：F:\BP 训练样本文件名：训练样本.txt 值为： 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 输出文件名为：阈值.txt 权值.txt
上传时间： 2013-12-28
上传用户：lepoke
针对夜间动态背景下的行人检测中分割算法受光照条件影响大、误识别多等问题，提出双阈值分割算法和以多目标跟踪为核心的算法框架。新的分割算法解决了行人亮度分布不均时的分割问题，同时在新的框架下可以综合多帧的处理结果进行综合判断，通过将基于支持向量机的识别算法和多目标跟踪算法的融合，降低了系统的计算量，且比一般的系统具有更高的识别率。
上传时间： 2016-09-21
上传用户：wlcaption
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
