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这里只是简单的实现一下，这个和直方图反向投影很像。 书上说了，“优势是理论上的，很难发展处一种满意的模板匹配技术”。 代码： clear all; close all; clc; img=imread('lena.jpg'); imshow(img); img=double(img); mask=d 阅读全文
posted @ 2012-12-11 21:32
Dsp Tian
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我不太清楚这个凸包在图像处理中到底会怎样的运用，因为这个好像更多的是计算几何或是图形学里面的东西。不过作为一个算法，我感觉还是有必要研究一下的。我主要的参考资料是《算法导论》的33.3和这个博客。 代码在这里，我只写了主要过程，过分细节的判断就省略了。这里是逆时针寻找： main.m clear a 阅读全文
posted @ 2012-12-10 22:39
Dsp Tian
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我主要参考了这里，不过他推导的系数我感觉有问题，用他的公式直接套用放大的图像会有网格，也许是我理解的有偏差。 所以我自己重新推导了这四个系数 用这个就没问题了。他的那些代码还是很有参考价值的。 程序代码： main.m clear all; close all; clc; w=2; %放大或缩小的宽 阅读全文
posted @ 2012-12-07 20:18
Dsp Tian
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其实写过一步法二值图像连通区域标记之后我就感觉这个标记和填充基本上是一回事，所以我这里就用了一步法的那个队列算法。也没什么好说的，算法几乎一样，就是细节的区别。还有这里使用了ginput函数。至于堆栈版的实现，看情况吧。 clear all; close all; clc; img=imread(' 阅读全文
posted @ 2012-12-06 21:28
Dsp Tian
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还是一个函数的使用ginput()clear all;close all;clc;img=ones(200,200);imshow(img);[x y]=ginput()这里鼠标左键点击一次[x y]添加一个值，点四次就有四个值。敲击回车结束。获得坐标的（0,0）就是图像的（0,0）。 阅读全文
posted @ 2012-12-06 20:34
Dsp Tian
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这个只需要遍历一次图像就能够完全标记了。我主要参考了WIKI和这位兄弟的博客，这两个把原理基本上该介绍的都介绍过了，我也不多说什么了。一步法代码相比两步法真是清晰又好看，似乎真的比两步法要好很多。 代码如下： clear all; close all; clc; img=imread('lianto 阅读全文
posted @ 2012-12-06 16:24
Dsp Tian
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我几乎完全就是照着WIKI百科上的算法实现的，不过是用Matlab而已。使用了两步法进行标记，一步法我还没怎么看。两步法中第二步是比较麻烦的，其中用到了不相交集合的一些理论，尤其是不相交集合森林，我这里的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。如果用c++写，也许需要自己构造数据 阅读全文
posted @ 2012-12-06 14:24
Dsp Tian
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这个过去用就写过，这次正好有人问这个算法，所以在这里又把C代码改为了matlab了。 霍夫变换是把原图像中的直线上的每一个点转换到参数空间对应的曲线上，由于每一个点对应一条曲线，因此在参数空间中所有曲线会相交到一个点，形成一个最值。因此原图寻找直线斜率的问题就变成了参数空间寻找最值的问题了。 代码如 阅读全文
posted @ 2012-12-04 14:36
Dsp Tian
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有好多算法早就想实现了，可是总有各种原因没有实现，这个双线性插值旋转图像就是其中之一。 之前写过最邻近插值旋转图像，传送门。结合着看效果会很好。 clear all; close all; clc; jiaodu=45; %要旋转的角度，旋转方向为顺时针 img=imread('lena.jpg') 阅读全文
posted @ 2012-12-03 21:09
Dsp Tian
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半年前写过matlab最邻近插值的图像缩放，没怎么考虑边界问题。更早之前用Opencv写过双线性插值图像放大，不过写的比较混乱。所以这里用matlab重新再清楚的写一遍。 close all; clear all; clc; m=1.8; %放大或缩小的高度 n=2.3; %放大或缩小的宽度 img 阅读全文
posted @ 2012-12-03 19:40
Dsp Tian
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