简介：该文介绍了服装图像检索的背景,梳理了服装图像检索的两个发展阶段:基于文本的服装图像检索和基于内容的服装图像检索,分析了服装图像检索的研究热点和关键技术,总结了目前服装图像检索系统的发展状况,最后指出了服装图像检索技术的发展趋势。

简介：图像的配准在图像处理领域是一个基础的热门问题,迄今为止国内外关于图像配准已经产生大量的研究。医学图像的配准是医学图像分析的必要前提,精准的医学图像配准能够使得有诊断意义的点达到匹配从而帮助图像分析。针对图像配准在医学领域展开研究,实现基于ITK的医学图像配准。

简介：Web图像检索系统平台，可以使图像以文本方式被索引和检索，类似于Google中的图像文本检索一样。该系统采用目前比较流行的J2EE架构：Strust2＋Spring＋Hibernate来开发，共分三层结构：表现层、业务逻辑层和持久层。搭建本系统的目的就是串通表现图像的相关研究工作和为以后图像的相关研究工作带来方便，同时，也是向图像商业化应用的学习尝试。

简介：摄影摄像过程中,目标拍摄物体被遮挡的情况时有发生,对摄像效果造成不良影响。本文采用Github中Landscape数据集作为数据源,在自动编码机的基础上构建了GAN生成器,又以CNN方法构建判别器器,两者进行对抗学习,实验结果表明,去除遮挡物后图形画面连贯,有较高的还原度,较好地解决了传统图像修护造成的扭曲视感问题。

简介：当今社会,出现大量的假印章,假章的泛滥导致了严重的问题,因此对印文图像进行精确而高效的识别就显得非常重要。对PCNN模型进行深入的研究,并着重学习实践应用PCNN对印文图像进行处理研究。脉冲耦合神经网络是和生物智能领域的结合,具有生物神经网络独特的高容错性和高适应性,能够保证印文图像在印文残缺,线条不均匀的情况下不会影响印章的识别,同时也能够满足对印文图像识别的实时性和准确性的要求[1]。应用PCNN进行印文提取质量较高,提取速度快。应用PCNN模型对印文图像进行提取,探究应用人工神经网络和传统上提取印文图像红色分量匹配的结果,更好地理解人工神经网络在图像处理上应用的相关技术。

简介：本文介绍了如何利用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ的ＷｉｎＩｎｅｔ库函数和Ｃ＋＋语言，设计一种网页内嵌图像下载的程序，并提供了一些源代码。

简介：从法国人尼塞弗尔·尼埃普斯于1827年发明世界上第一台相机那天起．影像便追随着时代的变迁和社会的发展在不断提高和进步。经过近两个世纪的演变之后，相机已经成为家用必备的产品．从而照片的性质和用途也随之变得多样化。从最原始的记录到如今的商业广告，人们不断在追求更高更好的图片质量．而高动态范围图像（简称HDR）概念的运用以惊人的细节表现力带给我们极大震撼。今天，我们就带大家领略一下HDR概念应用在建筑摄影中所展现出的异样视觉。

简介：主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究，分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果；维纳滤波对高斯噪声有明显的作用，相比中值滤波和均值滤波，维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果，与此同时，维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。

简介：近年来，互联网上传输越来越多的图像等多媒体数据。虽然互联网的传输速度提高很快，但相对于高分辨率的显示和打印设备，传输的图像往往分辨率较低。故而大量高分辨率输出设备往往显示或印刷出低分辨率的图像。为解决这个问题，就需要在输出前先将图像放大到所需分辨率。传统的图像线性插值傲大方法(如函数拟合和滤波)有块状效应和对比度降低的问题。近年来提出了许多

简介：在传统的OCR文字识别系统中,研究者主要关注的主要问题是文字的识别。但是由于现代印刷技术的发展与应用,对于印刷体文字版面的恢复成为当前一种重要应用需求。不仅需要识别出文字,还应该识别出文字的字体格式。目前针对汉字字体识别的研究较少,而且大部分基于特征提取方法,主要以局部特征,和全局特征为主。提出一种基于CNN的深度学习方法,来处理汉字字体识别。和以往的方法相比较,该方法识别率高,速度快,适用于复杂的应用环境,具有良好的实际使用价值。

简介：近年来,随着计算机技术和多媒体技术的快速发展,全景拼接技术的应用也越来越广泛。而针对于大视差图像中目标物体的拼接技术应用和研究有一定的局限性。大视差图像中目标物体的拼接,指一系列纵向或横向连续垂直拍摄的二维图像中,目标物体与背景视差较大,在拼接时只关注目标物体的拼接而非整幅图像,一般应用于航拍建筑物体的拼接或高度测量。为了获得目标物体较好的拼接效果,采用等距拍摄,以及利用视差图与特征点匹配集平行线选取技术,获取目标物体本身的特征点匹配集,进而完成目标物体的横向或纵向拼接。实验结果表明,该方法能够提高大视差图像中目标物体的拼接效果,并能有效满足大视差图像中目标物体的拼接。

简介：针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。

简介：综述图像超分辨率重建技术的研究与发展,超分辨率重建技术是一个从低分辨率输入中重建一个高分辨率图像或图像序列的过程。介绍基于插值、重建以及学习的超分辨重建方法,分析各类算法中具有代表性的一种或几种算法,讨论算法在重建过程中使用的技术和改进,以及重建图像存在的优缺点,并对技术发展趋势进行展望。

简介：基于数学形态学的图像边缘检测算法中，结构元素起着非常关键的作用。设计五种不同的结构元素，在文献[2]的研究基础上，提出一种改进的多结构元素彩色图像边缘检测算法，比原文献算法速度快，运行时间少。实验仿真结果表明，该算法提取的彩色图像边缘清晰，算法自身具有一定的抗噪声能力。

简介：也许，你正在为数码照片的浏览而苦恼，毕竟1．5英寸的数码相机屏幕太小了。这时，何不考虑用强大的PPC来帮助你随时随地的浏览．编辑这些照片呢?

简介：为更有效地对运动模糊图像进行图像还原,本文在具有普遍意义的匀速直线运动退化模型下对点扩散函数进行分析,得到参数为模糊方向和模糊尺度构成的二元函数。文章采用基于双线性插值的方向微分算子和微分自相关算法对点扩散函数进行估计。实验表明,该方法可以对点扩散函数的参数进行高精度鉴别,采用经过本文方法获取的点扩散函数均可实现还原算法对模糊图像的有效还原。

简介：图像识别技术主要包括图像特征的提取和图像的分类,在这两种技术中,图像特征的提取是图像识别技术最关键的技术。图像特征提取的准确性是衡量一个图像识别算法好与坏的唯一指标。图像特征提取主要采用分布式点矩阵的方法,通过在图像中插入一定数量的特征点,通过对特征点的比较,将符合特征点的部分加以整合和归纳,最终得出图像的特征。但在现有的技术中,特征点的插入数量和特征点对照的准确度在各种算法中均有优劣,而深层学习作为一种组织架构更完善的处理方法,显然是很适合图像识别算法的使用。所以本文就深度学习的原理及基于深度学习原理的图像识别算法的基本原理进行探讨,并对基于深度学习的图像识别算法的研究做出详细的讨论。

简介：系统倒是整理好了，可是平时下载了很多图片难免有重复的，如果一个一上手工查找删除的话，那不得等到猴年马月去了……有什么办法能够把大量文件名各异，但是图片内容一样的文件都查找出来呢？这个时候，推荐你使用UniqueFiler。

简介：数字图像处理技术的应用范围越来越广泛,医学超声图像处理正是其中的一项重要应用。本文针对医学超声图像的滤波问题,结合量子力学与量子信号处理的理论,简单论述了基于PDE量子衍生框架和基于DT-CWT原理的医学超声图像滤波方法。

简介：针对“数字图像处理”技术课程理论与实践密切相关的要求,“数字图像处理”课程需要加强实践的教学环节。在课堂教学上,教师应提供实践模仿环节,因此这对教材提出了新的要求。本文探讨了“数字图像处理”课程理论与实践相结合的教材建设思路,为进一步改善课程效果,提高学生的实践能力奠定坚实的基础。