图像增强处理-1
图像增强是图像处理中一个重要的内容，在图像生成，传输或变换的过程中，由于多种因素的影响，造成图像质量下降，图像模糊，特征淹没，给分析和识别带来困难。因此，按特定的需要将图像中感兴趣的特征友选择地突出，衰减不需要的特征，提高图像的可懂度是图像增强的主要内容。图像增强不考虑图像降质的原因，而且改善后的图像也不一定逼近原图像，这是它与图像复原本质的区别。图像增强的主要目的有两个：一是...
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2014-06-05 08:43:48
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2014-06-05 06:45:33
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2014-06-04 21:03:02
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昨天刚刚考完编译原理，私心想着可以做一些与考试无关的东西了。一直想做和图像处理相关的东西，趁这段时间有空学习一下OpenCV，搭建环境真是一件麻烦的事情，搞了近三个小时终于OK了。先来张图：
大致描述一下步骤吧： 一、安装前准备 1、VS2012（网上看到很多用的VS2010，但是基本不影响） 2、...
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2014-05-29 20:45:39
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颜色矩：
颜色矩是一种简单而有效的颜色特征，是由Stricker和Oreng提出的，这种方法的数学基础是图像中的任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)就足以表达图像的颜色分布，与颜色直方图相比，该方法的另一个好处是无须对特征进行量化。
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2014-05-25 21:28:59
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IplImage* CaptureImg()
{
IplImage* pImg = NULL;
CvCapture* pCam = NULL;
pCam = cvCreateCameraCapture(0);
if(NULL == pCam)
{
fprintf(stderr, "Can't init Camera!\n");
return NULL;
}
cvSetCa...
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2014-05-25 10:59:29
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。
为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x3， ...
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2014-05-25 07:01:04
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引 言
随着多媒体技术及[nternet技术的迅速发展，各行各业对图像的使用越来越广泛，图像信息资源的管理和检索显得越来越重要。传统的通过手工标记和索引图像(即基于文本的图像检索)的方法已经不能满足人们的需求，随之而来的问题是：随着图像数据的剧增和人们对图像的理解具有不同的侧重点，不同的人从不同的角度对同一幅图像的认识可能存在很大的差异性，因此无法准确反映图像...
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2014-05-24 18:07:11
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