基于差分直方图的纹理量化描述方法*(2011年)

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简介：
本文提出了一种新的纹理图像处理技术——基于差分直方图的纹理量化描述方法。通过分析像素间的差异性分布，该方法能够有效地捕捉和量化图像中的复杂纹理信息，为计算机视觉领域的模式识别与分类任务提供强有力的支持工具。差分矩阵算法在识别图像纹理的粗细程度时仅依赖视觉感知方式，难以区分分布形态非常相似的差分直方图。为此，我们采用描述性统计量峰度和偏度来提供数值解释，并建立基于差分直方图的纹理定量描述算法。实验表明，在处理Brodatz自然纹理图像时该方法是有效的。此外，对于一组给定的图像，此算法可以依据纹理粗细程度进行判别与排序，并通过选择合适的阈值对纹理图像进行分类。

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基于差分直方图的纹理量化描述方法*(2011年)

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本文提出了一种新的纹理图像处理技术——基于差分直方图的纹理量化描述方法。通过分析像素间的差异性分布，该方法能够有效地捕捉和量化图像中的复杂纹理信息，为计算机视觉领域的模式识别与分类任务提供强有力的支持工具。差分矩阵算法在识别图像纹理的粗细程度时仅依赖视觉感知方式，难以区分分布形态非常相似的差分直方图。为此，我们采用描述性统计量峰度和偏度来提供数值解释，并建立基于差分直方图的纹理定量描述算法。实验表明，在处理Brodatz自然纹理图像时该方法是有效的。此外，对于一组给定的图像，此算法可以依据纹理粗细程度进行判别与排序，并通过选择合适的阈值对纹理图像进行分类。

基于PSD技术测量火炮身管直线度的方法(2011年)

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本文介绍了采用PSD（位置敏感检测器）技术来精确测量火炮身管直线度的新方法。该方法具有高精度和实时监测的优点，适用于军事工业中火炮制造的质量控制环节。本段落介绍了一种利用半导体激光进行准直光束测量的火炮身管直线度自动检测系统。该系统采用位置敏感探测器（PSD）作为接收装置，并结合精密机械技术、激光准直技术、电子技术和计算机技术，实现了对火炮身管直线度的非接触无损自动检测。文中深入分析了系统的结构设计、工作原理以及软件设计方案，并提出了评定直线度误差的方法。通过实际测量122毫米口径的火炮身管发现，该检测仪的重复测量误差小于0.005毫米，综合精度控制在0.01毫米以内，证明其具有较高的测量精度。

基于桶划分的差分隐私直方图发布的贪心算法（2013年）

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本文提出了一种基于桶划分策略的贪心算法，用于在保障数据差分隐私的前提下高效地发布连续数值型属性的直方图信息。该方法通过优化敏感度计算和噪声添加过程，在确保用户隐私安全的同时最大化输出结果的信息价值。现有的差分隐私直方图发布技术在处理包含大量低频计数值的数据集时存在效率问题。为此，本段落提出了一种基于桶划分思想的高效贪心算法，专门用于此类数据集的差分隐私直方图发布。该算法采用邻近桶合并策略，并通过红黑树优化了合并过程。实验结果表明，与同类算法相比，本方法在发布的数据可用性和算法效率方面表现良好。

基于MFC的图像直方图均衡化方法

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本研究探讨了利用Microsoft Foundation Classes (MFC)开发图像处理软件中的直方图均衡技术，旨在提升图像对比度和视觉效果。基于MFC的直方图均衡化程序的实现，可保存。

关于图像纹理特征提取方法的综述

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本论文是对当前主流图像纹理特征提取技术进行全面回顾与分析的文章，旨在总结现有方法的优点及局限性，并探讨未来研究方向。图像纹理特征提取方法综述这段文字只是给出了一个主题，并未包含任何需要去除的联系信息或具体内容。因此，根据要求进行处理后的结果就是保持原样不变：图像纹理特征提取方法综述如果意在请求对该领域的一个简短概述或者重写一篇详细的文献综述，请提供更多的背景资料或是具体的要求。

基于聚类技术的纹理图像分割方法

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本研究提出了一种利用聚类算法进行纹理图像分割的新方法，能够有效识别和分离复杂场景中的不同材质区域。利用聚类技术实现纹理图像分割： a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic），对每个像素提取纹理特征向量。（可以采用课堂讲授的方法或自行查找资料进行特征提取） b）使用聚类算法（推荐k-均值聚类方法）对所得到的特征向量空间中的点进行分类。类别数可根据图像中实际存在的纹理类型来确定。最后将每个像素所属的类别标签转换成图像形式显示，如下图所示。（其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。

基于直方图优化的图像去雾方法.zip

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本项目提供了一种高效的图像去雾技术，通过优化直方图实现对受雾影响图像的清晰化处理，增强视觉效果。该方法简单且计算效率高，适用于多种场景下的图像恢复。本段落介绍了一种使用MATLAB编写的图像去雾技术的代码，包括全局及局部直方图均衡化以及基于RETINEX理论的三种去雾算法，并且包含图形用户界面（GUI）。

基于直方图优化的图像去雾方法.zip

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本项目提出了一种基于直方图优化技术的图像去雾算法，通过调整图像中像素值分布以恢复清晰度，适用于多种环境下的雾霾去除。直方图是图像的一种统计表达形式，能够一定程度上反映图像的概貌性描述，包括灰度范围、灰度分布以及整幅图像的亮度均值和对比度等特性。使用MATLAB开发基于直方图优化的图像去雾技术可以有效改善视觉效果。

基于双特征融合的动态图像分析方法 (2011年)

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本研究提出了一种结合多维度信息的动态图像分析新方法，通过整合时间序列与空间特征，提升了图像识别和理解的准确性。该技术在2011年首次发布，为计算机视觉领域提供了重要的理论和技术支持。为解决汽车碰撞实验过程中测量和记录数据的困难问题,本段落提出了一种可以从动态图像中检测、识别并追踪标志目标的算法。该算法首先使用二值图像同或相关法将目标与背景分离；接着在找到感兴趣区域后，提取相邻帧间的目标坐标及纹理特征进行匹配；然后提出了对匹配量化值进行加权平均融合的方法，并通过等错误率最小准则确定最佳权重系数；基于相似度定义的融合量化值，在设定决策阈值的基础上识别出相邻帧目标间的最大相似度组合。此外，还引入了同构映射原则来判断相邻帧间的目标最优配对方式。实验结果显示，该算法相较于传统的单一特征匹配方法，能够显著提高相邻帧目标之间的准确匹配率（提高了5%）。

获取新单目立体视觉视差图的方法 (2011年)

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本文介绍了一种创新的新单目立体视觉技术，专注于高效准确地获取视差图，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。该方法在2011年提出，对于理解场景深度信息具有重要意义。在立体视觉系统里，视差间接反映物体的深度信息，并构成了深度计算的基础。现有的大多数视差计算方法主要应用于双目立体视觉领域，而这种方法中的视差分布不同于单目的双焦立体视觉，后者具有沿极线辐射的特点。鉴于此特点，我们提出了一种适用于双焦单目立体视觉系统的视差计算方法。在这一过程中，首先会得到初步的视差点，并将其分类为匹配点和误匹配点。接下来应用均值偏移向量（Mean-Shift）算法来估计这些误匹配点的准确位置，该过程依赖于它们与正确匹配点的关系以及图像分割的结果。最终可以生成密集且精确的视差图。实验结果表明，我们的方法能够高效地从双焦立体图像对中获取高质量的视差点分布信息。