与多点云处理有关的任务，点云的配准（Registration）是一个绕不开的问题。如何采用适当的算法，对特定的点云数据进行相对更优的配准，是点云配准过程中的关键任务。部分针对点云进行配准的判据大多针对三维形状特征（例如图 2）。对于缺乏三维形状特征的点云来说，该类型的配准通常不会获得理想的效果。但是...
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2014-10-20 00:35:39
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这些滤镜效果最初是用于SVG的，W3C引入到CSS中，然后制定了CSS Filter Effects 1.0，现在webkit率先支持了它。现在规范中支持的效果有：- grayscale 灰度- sepia 褐色- saturate 饱和度- hue-rotate 色相旋转- invert 反色- ...
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2014-10-16 19:28:32
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一、RGBRGB色彩模式使用RGB模型为图像中每个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。RGB图像仅仅使用三种颜色，R(red)、G(green)、B(blue)，就能够使它们依照不同的比例混合，在屏幕上呈现16777216(256 * 256 * 256)种颜色。在电脑中，RGB的所谓...
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2014-10-15 21:23:01
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在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤。在本篇文章中我们对前3个步骤，分别是高斯模糊、灰度化和Sobel算子进行分析。一、高斯模糊 1.目标 对图像去噪，为边缘检测算法做准备。 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理。 图1 高斯模糊效果 3.理论...
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2014-10-14 20:42:59
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山体阴影原理以及算法详解 山体阴影基本原理：山体阴影是假想一个光源在某个方向和某个太阳高度的模拟下，用过临近像元的计算来生成一副0-255的灰度图。 一、山体阴影的主要参数：1、 太阳光线的入射角度：这个角度的量算起点是正北方向，按照顺时针的方向，角度的范围是0到360度，如下图所示，默认的角度是315度，西北方向，如下图所示：2、 太阳高度角：太阳高度角也简称太阳高度。是太阳光线和当地地平面...
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2014-10-12 13:42:18
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1、常用的图像匹配算法及优缺点有哪些？基于灰度相关，基于特征，基于关系三个层次，基于灰度相关的图像匹配较常用，基于特征匹配效果最好，但是算法复杂，耗时长，难以实现实时性，基于关系的匹配算法建立语义的网络，是人工智能技术在图像处理中的应用，目前为止无突破性的进展。2、早期的CBIR中都是使用全局特征，...
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2014-10-08 14:28:25
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一、求均值% 求一副灰度图像的均值close all;clear;clc;i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像i=rgb2gray(i); %转换为灰度图i=double(i); %将uint8型转换为double型，否则不能计算统计量% avg1=mean(i,1)....
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2014-10-06 16:59:40
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一、基本概念1.像素深度 像素深度是指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为2....
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2014-09-29 14:13:11
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直方图直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映原图中各种灰度值分布的情况。如下图所示，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的最基本的统计特征。上面的是标准直方图灰度统计累计直方图：H(k)=∑ni(i&..
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2014-09-29 03:49:07
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