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图像方向导数与图像梯度

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简介：
《图像方向导数与图像梯度》一文深入探讨了图像处理中方向导数和梯度的概念及其应用，为边缘检测、特征提取等技术提供了理论基础。 图像方向导数和图像梯度。

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  • 图像方向导数与图像梯度
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    《图像方向导数与图像梯度》一文深入探讨了图像处理中方向导数和梯度的概念及其应用，为边缘检测、特征提取等技术提供了理论基础。 图像方向导数和图像梯度。
     
  • Matlab中的HOG描述符：灰度图像的定向梯度直方图图像描述符-_MATLAB项目
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    本MATLAB项目提供了一种实现HOG（定向梯度直方图）描述符的方法，专门用于分析和提取灰度图像中物体的信息特征。 这段代码很简单，并附有注释，可以用来调整HOG参数。此代码是为以下工作开发的：O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves 和 U. Nunes，“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”，在第 12 届国际 IEEE 智能交通系统会议，圣路易斯，2009 年出版。卷一，页码432-437。如果使用此代码发布，请引用上述论文。
     
  • 基于梯度引导的图像插值PPT
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    本PPT介绍了一种基于梯度信息指导的图像插值方法，通过优化算法提升图像分辨率，有效减少插值过程中的伪影和失真问题。 基于梯度引导的图像放大PPT介绍了利用Sobel算子计算低分辨率（LR）图像的梯度，并通过双三次插值获得高分辨率（HR）图像的梯度信息。接下来，算法会对这些HR图像的梯度进行扩散处理，在待估计点周围选取已知点并根据它们在梯度方向上的距离对灰度值加权求和以确定该位置的具体像素值。 这种方法生成的结果是边缘细节更加清晰、锐利的高分辨率图片。与传统的插值算法相比，基于梯度引导的方法可以减少图像放大过程中出现的模糊及锯齿化问题，在保持图像质量的同时提高了视觉效果。
     
  • 图像梯度源码_tuxiang_gradient_
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    图像梯度源码项目专注于提供多种经典图像梯度计算算法的高效实现代码，旨在帮助开发者和研究者快速理解和应用边缘检测技术。 用于获取图像梯度的工具包括x方向和y方向，并以图像形式展示梯度。
     
  • 计算图像的平均梯度
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    简介：本文介绍了一种计算图像平均梯度的方法，通过分析像素间的灰度变化来评估图像的整体清晰度和边缘信息。 基于MATLAB平台求取图像的平均梯度。
     
  • HOG方向梯度直方图的代码
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    这段代码实现了计算机视觉中的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法，用于图像识别和物体检测任务。 HOG的Matlab源代码以及C++实现的效果都不错。本人专注于视频处理方向，有兴趣可以联系。
     
  • mfile.rar_mfile熵及图像平均梯度的计算_涉及波段图像和方差
    优质
    本资源介绍了一种用于计算图像熵及平均梯度的方法，特别关注于多光谱或高光谱影像中特定波段，并探讨了与之相关的方差分析。 计算图像的平均梯度、边缘强度、信息熵以及方差，这些操作既可以应用于单波段图像也可以应用于多波段图像。
     
  • 基于导向滤波的图像去雾方法
    优质
    本研究提出了一种采用导向滤波技术的先进图像去雾算法，有效提升雾霾天气下图像清晰度与视觉效果。 用导向滤波算法实现图像去雾可以直接运行。
     
  • 亚像素精度的边缘和梯度方向提取
    优质
    本研究专注于提升图像处理技术中的关键步骤——边缘与梯度方向检测，在亚像素级精度上进行优化。通过采用先进的算法和技术手段，使目标识别、特征提取等应用领域受益于更加精确的数据输入。此项工作对于增强计算机视觉系统的性能具有重要意义。 快速提取图像中的亚像素边缘坐标及梯度，用于描述边缘形状，并可用于后续的模板匹配。