线列红外推扫探测器扫描帧率低,存在带状噪声,为此,提出一种基于Robinson-Guard滤波器和像素聚拢度的小目标检测方法。在红外图像上均匀布置采样窗口,令采样窗口根据图像亮度梯度聚集到高亮区域。融合红外图像的目标能量信息、局域对比度、目标像素聚拢度等多种特征,将采样窗口的加权叠加作为目标概率图。使用全局阈值分割获取目标,最终实现红外小目标的检测。实验结果表明,该算法可以检测中小尺寸的红外目标,且有效对抗探测器带来的带状噪声。

Python获取屏幕像素坐标和颜色 Python获取屏幕像素坐标和颜色 Python获取屏幕像素坐标和颜色

我根据 Matt Hart的 GetPixel代码改写的，增加了显示RGB颜色值和网页颜色值的功能，还有全局快捷键F2。用起来很方便。无毒，我用 Norton INS 2008，且总是升级独库。 很小，用VB6写的，除95、98意外的系统可以直接运行，否则可能需要vb运行库支持。

通过指定要从图像边缘切掉的像素数量来裁剪图像的简单方法。 当然 imcrop 存在，但我不喜欢使用矩形语法。 那为什么会这样呢？ - 快速地-实用语法（至少对我来说） - 可以处理更高的维度- 在 FEX 上找不到任何带有预期标签的类似内容 沿前 2 个维度裁剪，例如： I = imread('peppers.png'); %rgb 图像J = margincrop(I,[10 20],[100 100]); subplot(1,2,1);imshow(I); subplot(1,2,2);imshow(J); 欢迎反馈。

本资源包含关于亚像素检测的文章，挺全的！

该文提出了一种比值距离像素相关性模型与相似像素选择的非局域SAR图像相干斑抑制算法。首先由两像素的联合概率密度函数得出了比值距离像素相关性模型,并按错误概率最小准则训练生成了不同情况下的像素相似性阈值表,然后进行非局域窗中像素的相似性计算,并用查表所得的像素相似性阈值进行非局域窗中相似像素的选择,最后用选中的像素进行当前像素真实后向散射系数的估计。对仿真与实测SAR图像的相干斑抑制实验显示,与其它现有非局域抑斑算法相比,该文方法不仅能最大程度地去除同质区域的噪声,而且可以对边缘纹理等细节区域进行很好地重构

像素大厨安装包

全能图片格式转换器（支持PNG转ICO图标，支持256或512像素，或者更大像素的转换）

相机的普及和图像处理软件的广泛应用使得数字图像正面临着被随意篡改和伪造的威胁。针对模糊润饰后的数字伪造图像，提出一种利用像素方向分布不一致性特征进行定位检测数字图像取证的方法。通过从图像中提取每个像素的方向特征来描述润饰操作对像素方向分布的破坏，在此基础上利用模糊区域与未模糊区域像素方向相关性的特征对模糊润饰的伪造图像区域进行定位。实验表明，该算法能够有效地对模糊润饰的图像进行检测和定位并且具有很好的鲁棒性。

自己调试的代码，本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/wallescai/archive/2004/12/31/235270.aspx 我只是修改了几个地方能运行成功