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digital-image-processing-project-TUMOR-DETECTION

于 2012-05-07 发布文件大小:1647KB

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代码说明：

digital image processing project TUMOR DETECTION

文件列表：

digital image processing project TUMOR DETECTION

................................................\img14.jpg,5773,2010-05-30
................................................\img15.jpg,15375,2010-05-30
................................................\img2.jpg,15588,2010-05-29
................................................\img3.jpg,11295,2010-05-30
................................................\img4.jpg,20923,2010-05-30
................................................\img5.jpg,19876,2010-05-30
................................................\img6.jpg,20508,2010-05-29
................................................\img7.jpg,8615,2010-05-29
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................................................\img9.jpg,37475,2010-05-28
................................................\PROJECT REPORT.doc,1063424,2010-05-30
................................................\PROJECT.fig,16282,2012-04-29
................................................\PROJECT.m,7718,2012-04-29
................................................\tarik.asv,977,2012-04-30
................................................\tarik.m,1416,2012-04-30
................................................\Tumor Detection.pptx,251107,2010-05-30

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说明： LSA的第一步是要去创建词到标题（文档）的矩阵。在这个矩阵里，每一个索引词占据了一行，每一个标题占据一列。每一个单元（cell）包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如，词”book”出现在T3中一次，出现在T4中一次，而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说，在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏（大部分的单元都是0）。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。(The Little Book of Common SenseInvesting: The Only Way to Guarantee Your Fair Share of StockMarket Returns ,)

2015-12-23 20:26:03下载

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一种基于特征点的图像匹配算法一种基于特征点的图像匹配算法(Feature point based image matching algorithm based on feature points matching algorithm)

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该源码为目标检测和跟踪算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 (The source code for target detection and tracking algorithm include: 1 Static background background prediction target detection 2 Static background frame difference method for target detection 3. Mean Shift tracking method 4 multi-target tracking methods focus)

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说明：图像颜色分量提取，矿石图像识别，亲测可用。(Image color component extraction and ore image recognition)

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说明：基于小波变换的数字水印嵌入程序（将二值图像嵌入尺寸相同的灰度图象中）(based on wavelet transform digital watermark embedding process (will embed binary images the same size as the gray image))

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使用K-means聚类算法的改进算法K-means++对图像区域进行分割。(using the improved algorithm K-means++ segment image.)

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说明：灰度不均匀图像处理，具有优良效果，可以使用，效果较好(Uneven grayscale image processing, with excellent results, can be used, with better results)

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实现快速的 TV去噪，里面有相关的几篇论文有全面的源代码(de-noising by TV)

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matlab序贯相似性检测算法源代码。比模板相似性检测算法高效。(Sequential similarity detection algorithm matlab source code.Than template similarity detection algorithm is efficient.)

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