针对嵌入水印后的二值图像,利用其频域特性检测隐藏信息。
上传时间: 2013-12-26
上传用户:xinzhch
车牌定位---VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间: 2013-11-26
上传用户:懒龙1988
是一本高级图像处理技术的电子书,对图像处理的检测,分割等都有详尽的描述。
上传时间: 2014-01-03
上传用户:Divine
从老外文章里看到一种基于分类器的人脸检测方法,好不容易搞到这个人脸图像训练集和测试集,现在贡献出来,希望对做人脸检测的朋友有帮助(图像比较全,有彩色人脸图像)
上传时间: 2013-12-12
上传用户:1051290259
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间: 2014-01-08
上传用户:songrui
图像分割方面的专题文献,相当不错,已经检测
上传时间: 2015-09-05
上传用户:372825274
1.细胞边缘检测 (1) 原理: Soble算子边缘检测---Soble微分算子是一种奇数大小(3×3)的模板下的全方向微分算子。Soble滤波器进行处理的结果,在视觉上只能感觉到该微分算子所提取 出的细节轮廓相对明显一些。 Laplacian算子边缘检测---用Laplacian二阶微分算子所提取出的细节多,说明二阶算子早对图像细节有很强的敏感性。
上传时间: 2015-09-06
上传用户:weixiao99
基于B样条小波边缘检测算子的应用研究,摘自图形图像学报
上传时间: 2014-11-28
上传用户:来茴
小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.3.2 小波包在图像边缘检测中的应用 429
上传时间: 2014-01-14
上传用户:小草123
利用OPENCV图像处理软件,选取扩展的Haar-like特征,实现基于Adaboost的人脸检测技术,
上传时间: 2013-12-08
上传用户:gut1234567