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RSS订阅原创 基于matlab程序实现人脸识别
第二部分：采用标记方法选取出图中的白色区域，度量区域属性，存放经过筛选以后得到的所有矩形块，筛选特定区域，存储人脸的矩形区域；第三部分：对于所有人脸的矩形区域，如果满足条件的矩形区域大于1则再根据其他信息进行筛选，标记最终的人脸区域。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。人脸的确认程序，以存储的所有矩形区域作为研究对象，当区域内有眼睛存在时，才认为此区域为人脸区域。图像分割程序中，利用肤色可以较为精确的将人脸和非人脸区域分割开来，得到较为精确的二值化图像。利用肤色模型二值化图像。
2024-11-29 13:21:22
1319
原创 基于MATLAB的动态前景目标特征提取与运动跟踪
置信度图是新图像上的概率密度函数，为新图像的每个像素分配概率，该概率是在先前图像的对象中出现像素颜色的概率。将图5（a）与图5（b）比较，可以看出图像特征经加权处理后，对图像的噪声有很好的过滤，尤其是疵点部分的特征有效地忽略了，图像前景更加明显突出，很好地提取了图像目标的前景特征。根据高斯混合模型（Gaussian Mixture Model， GMM）的初始结果，利用提出的自适应特征算法对图像特征的颜色和大小进行度量，对图像进行特征加权，提取最具有差异性的特征，从而得到新的图像特征提取结果。
2024-11-27 21:31:44
853
原创 49基于基于CT与MRI图像融合matlab程序及结果
装载原始图像001.mat;002.mat并显示。请注意该程序处理的图像必须是灰度图像，不能是彩图。%通过减小融合技术以减小图像的亮度。title('融合后增强图像');%应用融合系数进行图像重构并显示。title('图像001');title('图像002');title('融合图像');%对融合系数进行图像重构。%对上述两图像进行分解。%对分解系数进行融合。%对图像进行增强处理。
2024-11-27 21:28:27
442
原创 Matlab k-means聚类手势识别
针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中心点，然后针对每个点，重新寻找距离自己最近的中心点。：针对每个样本点，找到距离其最近的中心点（寻找组织），距离同一中心点最近的点为一个类，这样完成了一次聚类。根据手的特征，提取手部轮廓特征，k-means聚类算法，训练得到手势识别的模型，然后用测试数据测试。：针对每个类别中的样本点，计算这些样本点的中心点，当做该类的新的中心点，继续step2。找到距离自己最近的中心点。
2024-11-27 21:24:20
457
原创 基于Matlab 人脸识别技术
在这个系统中，库内人脸读入后被变成为灰度数值图像，把这些数值矩阵按行或者按列排练构成一个原始图像空间，运用K-L变换有效的提取人脸图像的特征，这是为下面的小空间模式匹配奠定基础，这个原始图像空间是维数较高的矩阵，通过K-L变换后获得一组新的正交基。整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
2024-11-25 22:22:19
976
原创 基于基于DCT的数字水印算法
数字水印技术近年来得到了较大的发展，基于变换域的水印技术是目前研究的热点。数字水印是利用数字作品中普遍存在的冗余数据和随机性，把标识版权的水印信息嵌入到数字作品中，从而可以起到保护数字作品的版权或其完整性的一种技术。一个有效的数字水印系统至少具备以下三个最基本的特性：1.安全性：数据信息隐藏于数据图像中，不是文件头中，文件格式的变换不应导致水印信息的丢失。2.
2024-11-25 22:17:46
1050
原创 Matlab 答题卡方案
在现代教育事业的飞速发展中，考试已经成为现代教育事业中最公平的方式方法，而且也是衡量教与学的唯一方法。循环结束后就可以统计出考生选对的答案，然后将统计好的数字乘上每道题的分数就可以计算出考生单选题的得分。考生做好了题，这时就需要改卷老师阅卷的准确性，这样才能更准确的给考生真实的分数。这样的方式存在很多的问题，因为很容易受到阅卷者的主观因素的影响，从而产生一定的偏差。随着考试题型的多样化，特别是选择题在考试中所占据的比重越来越多，比如说像英语考试、公务员考试、企业的心理测试等，都是以选择题为主。
2024-11-21 13:25:33
868
原创 基于MATLAB边缘检测
边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶导数或二阶导数来检测边缘，不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数以过零点对应边缘位置。实际上，对于图像中的任意方向上的边缘都可以进行类似的分析。而实际上，诸如图像采集系统的性能、采样频率和获得图像的照明条件等因素的影响，得到的边缘往往是模糊的，边缘被模拟成具有。目前，图像边缘检测技术已经广泛的应用于卫星，导航，监控等系统中，本设计由五种算法组成：Robert算子，Laplacian算子，Prewitt算子，Canny算子以及Sobel算子。
2024-11-21 13:20:16
616
原创 基于MATLAB的混沌序列图像加密程序
再次，将所产生的混沌序列｛k1，k2，A，kM×N}的M×N个值由小到大排序，形成有序序列｛k1′，k2′，A’，kM×N’}，确定序列｛k1，k2，A，kM×N}中的每个ki在有序序列｛k1′，k2′，A’，kM×N’}中的编号，形成置换地址集合｛t1，t2，A，tM×N}，其中ti为集合{1，2，A，M×N}中的一个；其次，用Logistic混沌映射产生一个长度为的混沌序列{k1，k2，A，kM×N}，并构造等差序列D：{1，2，3，A，M×N-1，M×N}。j=i=1，2，A，N，则B’就是。
2024-11-21 13:13:03
740
原创 基于Cnn神经网络虫害预测
【摘 要】鉴于农业病虫害经济损失的预测具有较强的复杂性和非线性特性，设计了一种新型的GRNN预测模型，对农业病虫害经济损失进行预测。病虫害经济损失评估系统作为社会经济系统的一个子系统，在受外界因素影响和作用的同时，对外部经济系统也具有一定的反作用，使其受到来自系统内外两方面因素的影响。同时，作为气象基础设施建设投资决策的基础，病虫害造成的损失不仅涉及农林牧降低产量的问题，而且与整个国民经济密切相关，因此它在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的地位[1]。
2024-11-18 13:17:54
464
原创 基于Matlab PCA人脸识别
例如上面淘宝店铺的数据，从经验可知，“浏览量”和“访客数”往往具有较强的相关性，而“下单数”和“成交数”也具有较强的相关性。因此，如果删除浏览量或访客数，最终并不会丢失太多信息，从而降低数据的维度，也就是所谓的降维操作。这里区区5维的数据，也许无所谓，但是实际机器学习中处理成千上万甚至几十万维的数据也并不罕见，在这种情况下，机器学习的资源消耗是不可接受的，因此就会对数据采取降维的操作。降维就意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据本身常常存在相关性，所以在降维时想办法降低信息的损失。
2024-11-18 13:13:35
411
原创 基于matlab身份证识别源码
连通域的合并之后高度过小的，认为是一个字符的一部分，很可能是边旁部首。经过上面判断，两个连通域属于同一个字符，进行连通域合并。记录下切割出来的一行字符的长宽。初始化两个连通域属于同个字符。认为两个连通域属于同一个字符。否则这两个连通域属于不同字符。认为两个连通域属于同一个字符。时，是第一次判断这个连通域。函数对图像进行增强对比度。这是这一行最后一个连通域。两个连通域较近，但不重叠。两个连通域属于不同字符。两个连通域属于不同字符。
2024-11-14 22:57:20
1126
原创 基于MATLAB身份证号码识别
首先从身份证图像上获取0～9和X共十一个号码字符的样本图像作为后续识别的字符库样本，其次将待测身份证图像进行去噪、灰度化、二值化、水平投影切割，垂直投影并切割，将待测身份证号码分割出来，然后进行待测号码图片与字符库样本对比计算、识别判断、最终确定待测身份证号号码。本设计关于身份证号码的识别是基于Matlab软件的基础上进行的。本课题为基于连通域分割和模板匹配的二代居民身份证号码识别系统，带有一个GUI人机交互界面。2、根据几何信息定位身份证号码位置并且切割；3、利用连通域算法切割字符；
2024-11-14 22:55:12
708
1
原创 基于MATLAB边缘检测博文
该人机交互界面GUI，具有界面友好，容易操作等特征。在设计上，拉动2个大小完全相同的Axes方框，用于分别放置边缘检测图像前后对比图像，以达到直观对比效果。界面上制作一个菜单的打开按钮，用于打开选择所要边缘检测处理的图像，句柄内填充以下代码以实现功能。另外，为了从本质上解释图像边缘检测达到效果的原因，特别在GUI界面上设计了2个大小完全一样的axes，用于呈现边缘检测前后两图像的灰度直方图。整个设计的人机交互界面ＧＵＩ需要人性化，并且突出边缘检测前后图像的对比，可以在界面灵活地选取不同算法。
2024-11-13 13:11:29
728
原创 基于MATLAB的图片中文字的提取及识别
随着计算机科学的飞速发展，以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介， 在图像中，文字信息(如新闻标题等字幕) 包含了丰富的高层语义信息，提取出这些文字， 对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。图像文字提取又分为动态图像文字提取和静态图像文字提取两种，其中，静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础，其应用范围更为广泛，对它的研究具有基础性，另一种是图像后期制作中加入的文字, 称为人工文字，如右图所示。静态图像文字提取一般分为以下步骤：文字区域检测与定位、文字分割与文字提取、文字后处理。
2024-11-12 13:36:12
638
原创 基于matlab的三种面值人民币的自动识别
首先将纸币的图像从相应的背景下提取出来，然后找到一个色调集中的部分，如图（1）所示。分别提取该部分图像的 RGB 三色分量。以面值为 100 的为例，该部分面积比较大且容易提取与区分。图像的相应的该部分提取出来后，利用 R、G、B 分量灰度值累加后的R/G 比值确定某一个范围，并通过多次实验确定区间阈值，以此来区分 100、50、20 的面值，具体程序代码以及相应的结果分析如下：% 颜色判别% 只取头像部分% 提取彩色纸币部分% 提取头像部分elseend。
2024-11-12 13:32:34
779
原创 基于Matlab 口罩识别
本文采用基于颜色的方法，先进行人脸定位，去除无关紧要的部位。然后根据颜色，可以识别红色，黄色，蓝色等几种常见的口罩，结合形态学滤除掉一些非目标颜色的区域，可以得到精准的口罩区域，在原图基础上进行定位，输出，并且进行计数。整个设计带有一个GUI交互界面。
2024-11-11 20:48:29
347
原创 基于Matlab 疲劳驾驶检测
第一步：最好电脑安装的是MATLAB 2010以上的版本，兼容性比较好。第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。该课题为基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测。带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错）第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方。
2024-11-11 20:45:14
557
原创 基于MATLAB(DCT DWT)
数字图像X（m,n）是具有M行N列的一个矩阵。为了同时减弱或去除图像数据相关性，可以运用二维DCT，将图像从空间域转换到DCT变换域。根据定义，二维离散余弦变换（DCT）定义如下：3.2.2。
2024-11-11 20:42:24
519
原创 基于MATLAB车牌识别设计
车牌字符识别是一个复杂的任务，涉及到图像处理和模式识别等技术。4. 字符特征提取：对于每个分割得到的字符图像，提取适当的特征以进行识别。常见的特征包括形状、纹理和统计等。字符分割：根据车牌上字符的几何特征进行字符分割。常见的方法包括基于连通性、投影法或基于神经网络的方法。图像预处理：为了增强字符的特征并减少噪音，可以进行图像预处理。二值化：使用阈值方法（如Otsu或自适应阈值）将灰度图像转换为二值图像。读取图像：使用`imread`函数读取包含车牌的图像。
2024-11-11 20:38:04
317
原创 基于matlab处理语音信号
有处理语音信号的函数wavread，不过已经过时了，现在处理语音信号的函数名称是audioread选取4.wav进行处理（只有4的通道数为1）播放音频% sound(x,Fs)% sound(y,Fs)可以看出原波形与处理后的波形（看起来有点怪怪的）利用hamming窗设计滤波器。设置数字低通滤波器，选汉宁窗。滤波器的频率响应如下。
2024-11-07 14:22:27
624
原创 基于MATLAB的实现垃圾分类Matlab源码
根据国家制定的统⼀标准，现在⽣活垃圾被⼴泛分为四类，分别是可回收物、餐厨垃圾、有害垃圾和其他垃圾。卷积运算的⽬的是提取输⼊的不同特征，第⼀层卷积层可能只能提取⼀些低级的特征如边缘、线条和⾓等层级，更多层的⽹络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。卷积神经⽹络利⽤输⼊是图⽚的特点，把神经元设计成三个维度 ： width, height, depth(注意这个depth不是神经⽹络的深度，⽽是⽤来描述神经元的)。⼀个卷积神经⽹络由很多层组成，它们的输⼊是三维的，输出也是三维的，有的层有参数，有的层不需要参数。
2024-11-07 14:16:14
595
原创 基于matlab的人眼开度识别
我国已经成为世界汽车生产和制造大国，道路车辆的不断增加道路基础设施不断增强，但是随之而来的问题也日益严重，比如交通事故，噪声大气污染等。汽车行驶的安全性由于关乎人民生命安全，所以日益受到各国政府以及研究机构的重视。从宏观上来说，安全是任何交通出行方式所必须考虑的最重要因素。从 1899 年发生的第一次车祸到现在为止，世界上死于交通安全事故的人数已经达到惊人的 2000 多万人。我国人口众多，出行情况复杂，行人，自行车，机动车等人员和交通工具多变，这就造成了我们的道路交通事故发生频率也是世界上最高的，重大恶性
2024-11-07 14:13:35
1254
原创 基于MATLAB DCT域图像水印技术
但是更有意义的是离散余弦变换和离散正旋变换的出现，它们具有快速算法，精确度高。水印容量：嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息，或购买者的序列号，这样有利于解决版权纠纷，保护数字产权合法拥有者的利益。安全性：数字水印的信息应是安全的，难以篡改或伪造，同时，应当有较低的误检测率，当原内容发生变化时，数字水印应当发生变化，从而可以检测原始数据的变更；离散余弦域的数字水印算法的具体实现分为三步：宿主图像的变换，数字水印的嵌入，数字水印的检测。根据离散余弦变换后的参数性质，本文采用了以。
2024-11-04 19:24:15
677
原创 基于Matlab 模拟停车位管理系统【源码 GUI】
车辆在库期间，系统使用者可以随意查看车辆与车主信息的获取过程及获取结果，当驾驶车辆离开停车场时，系统库将清空该车辆与车主的信息。'*.bmp'},'选择图片');axes(handles.axes2) %显示在axes2里。title('车牌定位图');title('测试图片');title('边缘检测');title('灰度图');title('腐蚀图');title('开运算图')
2024-11-04 19:21:06
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原创 基于MATLAB的实验室垃圾分类
首先可以利用初步检测定位器将目标初步检测区域与复杂背景进行初步分离，然后在该初步检测区域内，利用颜色定位的方法对初步检测的区域进行遍历像素，这样就可以准确地定位出属于不同颜色的像素值的位置分布，并将其置白色。如果有期望的垃圾颜色，那么实验室垃圾部分必然形成一块比较大的面积区域，因此该块实验室垃圾区域块呈现白色，最后通过形态学知识滤除掉白色面积块小于一定值的区域，留下面积一定的白色面积块，该面积块即为实验室垃圾区域。相反，如果白色块面积低于一定的值，则认为不存在该颜色的像素，则无实验室垃圾。
2024-11-04 19:15:07
497
原创 基于MATLAB的战术手势识别
模板匹配法：作为最接近人本身对事物的识别的方法，模型匹配法是将传感器输入的原始数据与预先存储的模板进行匹配，通过测量两者之间的相似度来完成识别，相应的，模型匹配法需要大量的基础数据作为匹配对象来确保识别率，所以受到噪声、光照等复杂环境影响较大，并且识别速度慢。手势的完成是一个动态的过程，这个过程包括了手指弯曲引起的手的形状和手在空间中的位置和方位的变化两个方面，在实际识别过程中，根据手势的时间特征，可以将手势分为静态手势和动态手势两种。同时，为训练成果的检验提供了一种更为智能化的方式。
2024-11-03 22:14:01
1342
原创 基于MATLAB典型去雾算法代码
该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温•兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。：对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。
2024-11-03 22:11:16
779
原创 基于MATLAB多参数结合火焰识别系统
本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。三、GUI界面设计及预期图。
2024-10-30 20:59:50
458
原创 基于MATLAB仿真实现图像去噪
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。可以看出，不同的滤波器常对特定的噪声有较好的滤波效果，由于噪声种类众多，产生原因复杂，有时图像会受到不同噪声的影响，仅用一种滤波器不能获得全面的滤噪效。为此常用不同的空域噪声滤波器结合起来，发挥他们各自的优点，在图像去噪的研究上也仍旧有着巨大的进步空间。
2024-10-30 20:57:03
702
原创 基于MATLAB红外和可见光图像融合算法研究
到80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的关注，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理，如1985 年，Cliche和Bonn[9]将Landsat-TM的多光谱遥感图像与SPOT卫星得到的高分辨率图像进行融合，90年代以后，随着多颗遥感雷达卫星[30] JERS-1， ERS-1，Radarsat等的发射升空，图像融合技术成为遥感图像处理和分析中的研究热点之一。通过使用计算机图像处理方法，对同一场景的红外图像和可见光图像进行融合处理，得到一副单一的融合图像，它成功包含了两副源图像的信息。
2024-10-30 20:52:37
909
原创 基于图像检索博文
在上世纪90年代，随着计算机和网络技术得到广泛应用之后，基于内容的图像检索技术取才得了较大的突破，人们也逐渐地将对基于内容的图像检索技术的研究成果应用到实际的工作和生活中，而对这种技术的需求的日益增长也驱动人们对基于内容的图像检索的技术向更高的层次进行研究。形状描述的是图像中各种物体的外在特征，所以基于形状的检索系统中最关键的技术是如何表示图像中物体的特有的外在特征和如何对提取出的形状特征进行特征匹配，目前常用的描述形状特征的方法主要包括：矩描述法、边界描述法和几何参数法。基于内容的图像检索的概念。
2024-10-29 22:09:43
1014
原创 基于图像拼接文章介绍
图像配准现在已成为数字图像处理的研究热点，方法繁多，站在时代的前沿。图像配准多采用基于图像特征点的方法，这种方法易于用计算机处理并且容易实现人机交互，其重点在于如何提取图像上的有效特征点。对图像拼接技术的目的、意义、国内外研究现状、发展方向以及本课题研究的目的和意义进行了阐述，着重介绍了图像拼接过程的核心技术——图像配准。阐明了现有配准方法的工作原理，并对常用的各种经典算法的优点和不足进行了比较总结。针对基于特征的角点检测算法，详细介绍了 Harris 角点检测算法。
2024-10-29 22:06:01
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原创 基于小波变换图像去噪MATLAB实现
数字图像处理(Digital Image Processing，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中，DIP应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重
2024-10-29 22:03:15
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原创 基于MATLAB基于OpenCV的实时疲劳检测
（2）眼睛纵横比 我们可以应用脸部界标检测来定位脸部重要区域，包括眼睛，眉毛，鼻子，耳朵和嘴巴 这也意味着我们可以通过了解特定面部部分的索引来提取特定面部结构： 在眨眼检测方面，我们只对两套面部结构感兴趣：眼睛。2、阈值找到眼睛的白色。3、确定眼睛的“白色”区域是否消失了一段时间（表示眨眼）。相反，眼睛长宽比是一种更为优雅的解决方案，它涉及基于眼睛面部轮廓之间的距离之比的非常简单的计算。，这种眨眼检测方法快速，高效且易于实现。
2024-10-27 21:25:49
468
原创 基于Matlab基于VQ的语者识别系统(含所有代码)
语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。随后点击实时语者识别模板上的“录音-train”按钮,是把语者的声音以wav格式存放在”测试”文件夹中,再点击“实时语者识别”，在对测得的声音提取特征值的同时，和实时模板进行比对，然后得出是否是实时模板中的语者。
2024-10-27 21:23:32
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原创 MATLAB基于PCA-LDA模糊神经网络的人脸识别
1、图像预处理功能：该模块的功能包括图像光线强弱的补偿，图像的灰度化处理，去噪，2、均衡化后的直方图，以此达到图像对比后增强的目的。4、图像识别功能：该模块部分是将需要进行检测的图像的特征提取出来与数据库的图像的特征进行比较，以此达到人脸识别的功能。3、图像特征提取功能：改模块的功能是在处理后的图像进行训练，然后将训练后的图像的眼睛，鼻子，嘴巴等生物特征提取出来。图像获取功能：该模块的功能是从图像库中获取图片，获取的图像必须能够在开发环境中可以显示，以便进行图像的处理和识别。
2024-10-27 21:19:49
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