Gabor变化属于加窗傅里叶变换,Gabor函数可以在频域不同尺度.不同方向上提取相关的特征.Gabor函数与人眼的生物作用相仿,所以经常用于纹理识别上,并取得了较好的效果. 二维Gobor滤波函数: ​ 其中: xp = x*cos(theta)+y*sin(theta) yp=y*cos(theta)-x*sin(theta) function [ G,gabout ] = gaborfilter(I,Sx,Sy,f,theta) % gaborfilter定义,I为输入图像,Sx.Sy是变

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

[playground]-rotatuib abd scaling(方向) 源码 var createScene = function () { var scene = new BABYLON.Scene(engine); var camera = new BABYLON.ArcRotateCamera("Camera", Math.PI, Math.PI / 8, 150, BABYLON.Vector3.Zero(), scene); camera.attachControl(ca

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date:   2019/6/23~25 by hw_Chen2018                                  CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍 本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

一:CBIR综述:转自于wiki:http://zh.wikipedia.org/wiki/CBIR 参考链接:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11614989 借用一个图:大致构架,与一般的模式识别构架相似. Definition:基于内容的图像检索(英语:Content-based image retrieval,CBIR:或content-based visual information retrieval),属于图像分析的一个研

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

ADAS可行驶区域道路积水反光区域的识别算法 Water logging area reflecting recognition algorithm for ADAS 1. 工程概要 1.1  概述: 随着社会的发展和技术的进步,传统上远.近光灯机械.定向转变的前照灯,已经无法满足人们日益增长的形式安全需要,于是更为智能高效车灯应运而生.未来的车灯能根据周边环境和环境的光源变化调整自身的配光方式,提供更大的照明范围和照明距离,同时也能改善传统前照灯的照明死角,因此可以显著提高行车安全性和驾驶舒适

转载地址:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一 原理 1 概念:GLCM,即灰度共生矩阵,GLCM是一个L*L方阵,L为源图像的灰度级 2 含义:描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布,可看成两个像素灰度对的联合直方图,是一种二阶统计 3 常用的空间位置关系:有四种,垂直.水平.正负45° 4 常用的GLCM特征特征: (1)能量:  是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十三课:球面映射 球面映射: 这一个将教会你如何把环境纹理包裹在你的3D模型上,让它看起来象反射了周围的场景一样.   球体环境映射是一个创建快速金属反射效果的方法,但它并不像真实世界里那么精确!我们从18课的代码开始来创建这个

基于内容的图像检索技(CBIR)术相术介绍 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 近20年来,计算机与信号处理领域如火如荼地发展着,随着普通计算机的性能不断地提高,人们对计算机处理信息的能力及要求不断地提高.传统的基于文本检索技术已经难以满足人们的需求,图片作为人们对周围世界的感知媒介,以图片为基本输入,从网络海量数据库中检索所需的信息已具有了强大的研究价值和商业应用.“有图有真相”和“一图胜过千言万语”已不再是虚夸,以图像为主的多媒体

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html   共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

学习资料: http://www.sikiedu.com/course/37/task/459/show# 本例的代码基于上一篇文章,添加透明效果.为了便于区分新增的部分,该部分使用和红色加粗字体. Shader "Custom/14-Rock Alpha" { Properties{ _MainTex("Main Tex", 2D) = "white"{} // 纹理贴图 _Color(,,,) // 控制纹理贴图的颜色 _NormalMap(

学习资料: http://www.sikiedu.com/course/37/task/456/show# http://www.sikiedu.com/course/37/task/458/show# 为何要用法线贴图 为了提升模型表现细节而又不增加性能消耗,所以不选择提高模型的面数,而是给模型的材质Shader中使用上法线贴图(Normal Map),通过更改模型上的点的法线方向,增加光影凹凸效果,从而提升模型表现细节.使用法线贴图能使一个三角面(平面)表现出凹凸的视觉效果! 法线贴图原理

转自:http://blog.csdn.net/liu_lin_xm/article/details/4850609 摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文 名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人” 15.1 光线投射算法原理 光线投射方法是基于图像序列的直接体绘制算法.从图像的每一个像素,沿固定方向(通常是视线方向)发射一条光线,光线穿越整个图像序列,并在这个过程中,对图像序列进行采样获取颜色信息,同时依据光线吸收

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关

可能大家都听说过大名鼎鼎的easytouch,然而easytouch是基于UGUI的,两种不同的UI混用,可能会造成项目管理的混乱,并且可能会出现各种幺蛾子,比如事件传递互相扰乱的问题. 于是就想找一种基于NGUI的摇杆,搜索网上的文章,都有很多问题,总结来说三个问题很突出. 一:代码本事存在缺陷或者BUG,或者想得太简单,比如没有考虑手指相对按钮的偏移,造成实际并不实用,只能用来学习. 二:号称是NGUI的摇杆,但是有些实现却用了UGUI的东西. 三:未考虑通用性,参数都是固定值,什么43啊7

又叫做灰度共现矩阵 Prerequisites 概念 计算方式 对于精度要求高且纹理细密的纹理分布,我们取像素间距为d=1d=1,以下是方向的说明: 我们来看,matlab内置工具箱中的灰度共生矩阵的生成函数graycomatrix(gray-level co-occurrence matrix)对方向的说明: 如上图所示,方向是在每一个像素点(pixel of interest)的邻域(当然,边界点除外)中获得的,只不过这里的坐标系变为了: δ=(0,±1)δ=(0,±1)为水平方向扫描,也即

<在纹线方向上进行平滑滤波,在纹线的垂直方向上进行锐化滤波>                                          --Gabor增强的具体实践     一.问题提出             一般认为"Gabor小波感受野模拟线性滤波器,能对图像进行较好的智能收敛,从而智能增强图像.Gabor小波是智能收敛增强的物理模型"              那么,问题是在实际过程中,如何实现"Gabor小波的智能收敛",达到"