针对含有文本、图像、表格和公式等复杂扫描电子文档的倾斜校正问题,提出了一种基于Shearlet(剪切波)变换与多尺度分析的复杂文档图像倾斜检测方法,利用剪切波变换的局部性和方向性,可以得到各个方向的能量值,能量最高的两个分量分别对应于横画与竖画的方向,根据这两个方向可以较准确地检测出扫描文档图像中文字行的方向并进一步确定扫描文档图像的倾斜角度。实验结果表明,该方法可以避免扫描文档中图像、表格等的干扰,具有较好的抗噪声能力,对于具有复杂内容的文档图像有较高的检测准确率。

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传统的字符分割方法一般针对单行车牌，本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理，减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分，对前两个字符的部分先垂直投影，再结合先验知识判断进而准确分割；对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明，该方法同时适用于单双行结构车牌，对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。

Blob分析的基本思想：灰度值标识图像中相关联的物体（前景）的像素。 Blob分析的应用：在缺陷检测、OCR（光学字符识别）、感兴趣区域提取和区域特征分析等领域有广泛应用。 HALCON软件在Blob分析中的应用：获取图像、分割图像和提取特征的流程。 阈值分割：如何使用阈值算子进行图像分割，包括全局阈值和动态局部阈值的方法。 Watershed分割：讨论Watershed算法的使用，包括传统的Watershed算法和通过阈值合并盆地的方法。 形态学处理：涉及连通区域的提取、形态学算子的应用，包括经典算子（如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算）和高级算子（如边界、骨架等）。 形态学算子的具体应用：例如何使用膨胀、腐蚀、开运算和闭运算来改善图像分割的结果。 特征提取：区域特征（如形状特征）的提取，这些特征不依赖于灰度值，用于目标物体的选择、区域分类、测量和质量检测。 区域特征的描述：包括矩特征、方向、凸状性、长度、紧密度和长方形选择等。 HALCON软件的Feature Inspection工具：检测单个区域特征或所有区域特征。 总结：文档最后回顾了Blob分析的主要步骤

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图像超分辨率重建matlab源码 超分辨率图像处理 从几幅图象中提取像素合成新的比较清晰的图像-super-resolution image processing images from pieces of pixels from the synthesis of new clearer images 文件列表(点击判断是否您需要的文件): superresolution_v_2.0 .....................\.DS_Store .....................\application .....................\...........\.DS_Store .....................\...........\applicability.m .....................\...........\c2p.m .....................\...........\Contents.m .....................\...........\create_images.m .....................\...........\estimate_motion.m .....................\...........\estimate_rotation.m .....................\...........\estimate_shift.m .....................\...........\generatePSF.m .....................\...........\generation.fig .....................\...........\generation.m .....................\...........\gpl .....................\...........\html .....................\...........\....\.DS_Store .....................\...........\....\SR_about.html .....................\...........\....\SR_documentation.html .....................\...........\interpolation.m .....................\...........\iteratedbackprojection.m .....................\...........\keren.m .....................\...........\keren_shift.m .....................\...........\logo_epfl_small.tif .....................\...........\logo_warning.tif .....................\...........\lowpass.m .....................\...........\lucchese.m .....................\...........\marcel.m .....................\...........\marcel_shift.m .....................\...........\n_conv.m .....................\...........\n_convolution.m .....................\...........\papoulisgerchberg.m .....................\...........\pocs.m .....................\...........\robustnorm2.m .....................\...........\robustSR.m .....................\...........\shift.m .....................\...........\SR_about.m .....................\...........\SR_documentation.m .....................\...........\superresolution.fig .....................\...........\superresolution.m

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