matlab 数字图像处理，将原图中灰度值为[f1,f2]的像素值映射到[0,255]。灰级窗matlab代码。

深度学习在人脸识别的研究和应用中取得一定成效,但因计算量大且耗时,不适用于小型嵌入式设备。基于融合梯度特征的轻量级卷积神经网络SqueezeNet提取人脸特征,既能保证该网络模型适用于内存相对小的嵌入式设备,又能保证获得的人脸特征对不同光照更具鲁棒性。实验结果表明,将8×8分块图像中提取的一阶梯度特征,与轻量级卷积神经网络提取的全局特征相融合的人脸识别算法,在LFW数据集中识别率可达97.28%,较传统轻量级卷积神经网络的人脸识别方法,识别率提高了4.36%。

该压缩包里包含两个PPT, 其中一个内容比较粗略, 另一个内容比较详细. 详细的那个PPT涉及内容包括小波变换发展史, 连续小波变换的原理和性质和注意点, 离散小波变换公式的构造, 多分辨率分析框架, 正交小波变换的Mallat快速算法, 二维离散小波变换. 最后还附有Matlab中涉及一维离散小波变换, 二维离散小波变换的函数和应用例子.

（3）图象压缩的技术指标： a．保真度－－与用途有关，例如侦察与体育比赛关心内容不同 b．压缩比：原图象数据量／压缩后数据量或0.3bit/pixel c．误码扩散程度 d．实时性－－与压缩算法、系统速度有关 e．保密性－－传输中防止被盗，SPOT 是数据需解码（高明压缩方法，压缩后仍是一幅图） 数字水印技术（信息安全）－－watermarking

基于python+opencv实现国内车牌识别系统源码(带GUI界面+PPT报告+项目说明)数字图像处理课设.zip 数字图像处理课程设计作业 Python3+OpenCV 使用tkinter搭建界面 tmp/文件夹是数字图像处理过程 chepai/文件夹是车牌图片 pic/文件夹是程序界面图 PPT答辩报告 Python opencv 车牌识别 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

很好很全的FPGA嵌入式图像处理开发资料，有很强的应用价值，如果您对这方面感兴趣，我想您一定会喜欢的！

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

该硕士论文综合论述了电阻抗成像的原理，系统的描述了电阻抗成像的算法与软硬件系统。

自然图像分割代码

三、Hough变换直线检测 /8、图像分割 步骤： 利用hough（）函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵； 利用houghpeaks（）函数在霍夫矩阵中寻找峰值点； 利用houghlines（）函数在之前两步结果的基础上得到原二值图像 中的直线信息。 [H,theta,rho]=hough(BW,param1,val1,param2,val2) 1、霍夫变换(针对二值图像) Param合法值 含义 ‘ThetaResolution’ Hough矩阵中a轴方向上单位区间长度，[0,90] ‘RhoResolution’ Hough矩阵中p轴方向上单位区间长度，[0,norm(size(BW))]