“三维形状分析”的MATLAB编程解决方案 MATLAB programming solutions for the TUM lecture "Analysis of Three-Dimensional Shapes"

基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法

scint_psd 此回购收集了我在整个研究过程中开发出的许多方法，这些方法可用于分析有机闪烁体辐射探测器按粒子类型划分的脉冲形状。 作者：帕特里夏·舒斯特（Patricia Schuster），2020年 关于注意事项：此存储库以使用交互式绘图库。 绘制具有方便功能的交互式可视化图像，例如悬停和实时图例，用于打开和关闭数据集。 在GitHub上查看Jupyter笔记本时，不会显示可绘制的数字，因为GitHub呈现了笔记本的静态视图。 如果您希望看到这个数字（并且...确实如此），请将回购下载到计算机上并在本地加载笔记本。 数据集 以下原始数据文件用于开发此存储库，可从下载。 ：这些数据集在整个研究导致了下列文件收集 ， ， 。 这些文件保留其原始文件名，该文件名记录在数据收集中。 蒽： andT_th000_ph065_20150212_155736_signal_raw.ma

matlab聚类kmeans代码 区域形态分析 area-shape-analysis 这是中科大研一课程数字图像分析的课程大作业。以下为题目要求。实现语言为matlab，具体内容见代码和report_dia.pdf。 题目 说明： 图像中含有大小不同的两类目标，请将各个目标分割出来，然后对分割的目标，利用合适的特征，将其进行分类。 segment the stones out and classify them with proper feature. 提示方法： 1、基于marker-controlled watershed进行分割,然后对分割的目标，选取特征进行Kmean聚类。 segment by marker-controlled watershed and clauster them by k-means 关于Marker-controlled watershed(基于标记的分水岭算法)可以参考：《数字图像处理（第二版）》(冈萨雷斯著) 见10.5.4节。 Gonzalez's book of chapter 10.5.4

计算机视觉系统在图形面积测量及形状分析上的应用.pdf

脑肿瘤是大脑中大量正常和异常细胞。 在医学领域，MRI图像被广泛用于脑肿瘤检测。 MRI 图像提供有关人体软组织的广泛信息。 通过使用特征提取技术，该信息可用于脑肿瘤检测。 脑肿瘤可分为良性和恶性。 特征提取和表示技术的共同目标是将分割的对象转换为更好地描述其主要特征和属性的表示。 所提出的方法描述了从 MRI 图像中提取肿瘤。 首先找出脑肿瘤的感兴趣区域进行特征提取，然后计算形状特征。 获得用于良性和恶性肿瘤分类的形状特征。 随机森林在肿瘤分类方面比支持向量机具有更好的准确性。

Advanced Procrustes Analysis Models in Photogrammetric Computer Vision，Managing Editor。

用一维离散小波变换描述及重构图像，主要是边缘识别,提取以及匹配

拓扑结构特征在3维点云的简化、变形、曲面重建、匹配与检索、形状分析与理解、压缩与传输以及实际应用中具有重要的作用,是3维点云信息的一类关键特征。该文综述了3维点云拓扑结构表征与计算的一些有关概念、方法和技术,评述了点云拓扑结构表征与计算的典型方法及其最新进展,介绍了点云拓扑结构表征及计算的一些实际应用,给出了一些研究结果,并展望了这些问题的发展趋势。