简介：植物图像的背景即土壤有较大的r、b值,（5）植物部分的（g－b）/|r－g|值高于非植物部分,而非植物部分的（r－g）的值稍高于植物部分

简介：在诸如Word、PPT和PDF等文档性质的文件里常常会包含图片的内容。有时候，我们出于某些需求，需要将这些文件里的图片提取出来。

简介：当前,多数医学图像属于黑白图像,其对人的视觉效果不如彩色图像.本文介绍了伪彩色处理技术:查表添色法.用这种伪彩色处理后,人的视觉感知和图像理解显著改善,也明显提高了临床诊断和治疗水平,特别是那些疑难肿瘤病例.

简介：摘要目前，城市化、城市郊区化进程加快，城镇研究越来越受到重视。如何快捷、准确与客观地提取城镇用地信息，以获得城镇用地的分布范围和面积资料，是有关城镇问题研究中经常涉及到的一个基本问题，现代遥感技术为这个问题的有效解决提供了强有力的保证。该文从城镇用地的遥感信息机理分析入手，根据各地物不同的光谱信息值，研究基于遥感影像下的城镇用地的信息提取方法，运用传统的计算机分类、手工屏幕数字化和仿归一化植被指数法，从遥感影像进行城镇用地信息的提取。

简介：摘要当前,研究开发遥感影像提取技术是一项紧迫的任务，高效、快速地对遥感影像进行特征提取成为当前研究的热点。文章结合实际，提出一种高效提取建筑物直线特征的算法。

简介：摘要

简介：//24位PCX高、真彩色图像显示例程#include<,k++)pic=(unsignedchar*)malloc(m),下面就640X480分辨率介绍32K、64K高彩色、16M真彩色模式显示24位PCX图像

简介：图像配准是图像分析和处理的基本问题，在医学影像，遥感遥测，计算机视觉等领域有着广泛的应用。基于边缘提取和利用Fourier变换和Mellin变换，本文提出了估计医学图像之间的配准参数的新方法。文中的计算机模拟结果表明，这种方法非常适合多模态医学影像处理。

简介：摘要目的探讨甲状腺癌的彩色多普勒图像特征。方法回顾分析27例甲状腺癌患者术前超声图像特征。结果超声特征主要有形状不规则，边界不清，多无包膜和声晕。肿块呈实质性不均匀低回声，肿块内出现微小钙化灶，或粗大钙化，衰减明显。CDFI血流丰富。隐匿型癌较小，边界及回声可表现为良性特征，应注意微钙化及血流信号与良性结节鉴别。多发型甲状腺癌为乳头状癌。结论超声应作为甲状腺癌的首选检查方法，检查时应注意隐匿型癌的诊断，特别要重视乳头状癌的多灶性，这样可提高甲状腺癌术前诊断和评估的准确性。

简介：特征检测算法是图像匹配及物体识别的基础，本文介绍了四种局部特征检测技术：Kaze、Sift、Surf、Orb以及通过一些评价指标比较了它们匹配性能。主要从匹配率，正确匹配率，检测特征关键点速度三个方面进行了比较，实验结果表明：Kaze具有较好的鲁棒性，对光照、模糊的不变性最好，Sift也有较好的鲁棒性，对旋转、尺度有很好的不变性。Sift和Kaze各有侧重点，Surf综合性能一般，但是比前两种速度快，Orb对尺度没有不变性，速度最快。

简介：针对静爆试验中高速相机拍摄到的破片运动图像背景复杂、目标多、干扰多、破片小等问题,研究了小目标的增强和提取方法.提出了基于平方增强的三帧差分方法,得到破片运动的前景图像,增强了图像前景的信噪比;采用改进的最大类间方差法,得到更加精确的分割阈值,提高了目标分割精度;采用形态学处理方法,消除孤立噪点并恢复分割时削弱的目标边缘.实验结果表明,该方法能够很好地适应背景灰度的微弱变化,完成复杂背景下静爆图像中破片的提取,得到破片的运动轨迹,解决了采用高速摄影进行破片测速的关键问题,一定程度上有助于提高测速精度.

简介：摘要： 监控系统作为我们日常生活中常应用的目标追踪工具，其应用和需求正在不断上涨。但现阶段的监控前景图像的方法还不够完善，不能完全满足现实场景的需求，因此对视频监视前景图像提取方法的研究在不断进行。笔者在本文中通过对常见前景图像提取方法的阐述，对完善视频监视图像提取方法的必要性进行说明，最后在视频图像运动检测原理的基础上对背景消除法进行分析探讨，这一方法可以从相关视频图像中提取前景图像，并广泛应用。

简介：利用数字图像处理技术对拍摄的泥沙颗粒图像进行处理，提取泥沙颗粒轮廓及位置坐标，为实时测量推移质输沙率提供了基础。本文基于数字图像处理技术，阐述了图像轮廓提取的一些基础知识，介绍了_二种常用的图像轮廓提取方法，展示了这三种方法轮廓提取的效果，并进行了对比分析，结果表明当所处理的图像包含不同粒径的泥沙颗粒时，边缘检测算法提取的泥沙颗粒数量效果最好。

简介：摘要：本期刊文章研究了图像特征提取与分类识别的方法。文章旨在提供关于图像特征提取和分类识别领域的详细方法，以帮助研究人员更好地理解和应用这些技术。通过各个章节的阐述，详细介绍与该主题相关的不同方法和技术，强调了它们的应用和优点。

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：提出一种基于半监督EM聚类的彩色图像分割方法,算法利用了有限的人工信息,即在图像上点击有限的几个点以标识对应区域之间的关系,从而得到满足给定限制的精确图像分割结果.算法首先对图像进行量化处理,而后在量化后的色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类.实验表明算法运行速度快,分割效果好,具有很高的应用价值.

简介：这样把背景图像的第20～148号调色板和景点图像的第149～255号调色板分别放入palette[20]～palette[255]中,j++){r1=palette[j][2],b1=palette[j][0]

简介：一幅彩色图像中的人脸被分割出来后，便可检测出图像中的人头数，并可根据此图像中的人头数进行智能控制，如控制教室中电灯、风扇和空调或判断汽车是否超载等。此文首先使用HSV和RGB混合肤色模型进行肤色分割，提取原始图像中的类肤色区域；采用数学形态学运算和人脸结构特征去除类肤色区域中的非人脸区域，得到候选人脸区域；与其他方法不同的是；此文接着利用头发的颜色、形状与人脸的关系，来确认人脸区域，最后通过头发的个数、候选人脸的个数及被确认的人脸个数三者关系来统计出图像中的人头数。

简介：随着视频监控应用的不断加深,当前的人为识别目标的监控模式已经越来越不能适应现实的需求,而随着数字技术应用和发展,图像自动识别技术将会起到重要的作用。人脸作为最重要的生物特征之一,在现实生活中无疑有着重要的作用,实现人脸的检查对于图像的自动识别将起到辅助作用,本文重点讨论并提出了一种人脸的检测方法可以从复杂背景彩色静止图像中将人脸提取出来,满足应用需要。

简介：摘要：1950年左右，学者们逐渐开始使用计算机来解决医学图像的问题。当时，EMI公司开发了一种机器和设备，并获得了身体的断层图像。很明显，作为一个新的研究课题，图像处理很可能在20世纪60年代初期就产生了。其实，当时的图像处理是为了方便需求，提高需要的画质。根据人的需要，调整和达到人的眼睛、人的视觉冲击力、人对画面的敏感度。一般的图像处理致力于提高图像品质，例如改变图像相对密度、亮度、对比度、锐度和丢帧等。常见的计算机相关图像处理方法在原始图像模块中非常广泛，尤其是医学图像处理。本文对网点特性对彩色图像印前质量的影响进行分析，以供参考。