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图像配准
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掩模归一化互相关
使用光流进行配准
使用简单的图像拼接组装图像
使用极坐标和对数极坐标变换进行配准
滤波和恢复
使用顶帽滤波器去除灰度图像中的小物体
滞后阈值
图像反卷积
将窗口函数用于图像
均值滤波器
锐化掩模
图像反卷积
估计模糊强度
熵
使用 J 不变性校准去噪器
使用修复来填充缺陷
通过高斯差分进行带通滤波
图像去噪
移位不变小波去噪
相位解缠
用于保留纹理的非局部均值去噪
属性算子
小波去噪
巴特沃斯滤波器
使用 J 不变性校准去噪器的完整教程
特征和物体检测
密集 DAISY 特征描述
方向梯度直方图
类 Haar 特征描述符
模板匹配
角点检测
用于纹理分类的多块局部二值模式
填充孔洞和查找峰值
CENSURE 特征检测器
移除物体
斑点检测
ORB 特征检测器和二进制描述符
来自图像的 Gabors / 初级视觉皮层“简单细胞”
费舍尔向量特征编码
BRIEF 二进制描述符
SIFT 特征检测器和描述符提取器
GLCM 纹理特征
形状索引
滑动窗口直方图
用于纹理分类的 Gabor 滤波器组
用于纹理分类的局部二值模式
物体分割
基于区域边界的区域邻接图 (RAG)
区域邻接图 (RAG) 阈值处理
归一化割
使用紧凑分水岭查找规则分段
阈值处理
绘制区域邻接图 (RAG)
Chan-Vese 分割
查找局部最大值
Niblack 和 Sauvola 阈值处理
多 Otsu 阈值处理
应用掩模 SLIC vs SLIC
随机游走分割
在不重叠的情况下扩展分割标签
分水岭分割
分水岭变换的标记
标记图像区域
分割和超像素算法的比较
查找两个分割的交集
区域邻接图 (RAG)
区域邻接图 (RAG) 合并
使用不同的估计器测量周长
区域边界 RAG 的分层合并
极值
使用 pandas 探索和可视化区域属性
豪斯多夫距离
形态学蛇形
使用局部特征和随机森林的可训练分割
测量区域属性
洪水填充
评估分割指标
欧拉数
使用滚动球算法估计背景强度
较长的示例和演示
将文本渲染到图像上
使用级联分类器进行人脸检测
与 3D 图像(肾脏组织)交互
使用像素图查找物体的测地中心
可视化图像比较
形态学滤波
估计 3D 显微镜图像中的各向异性
比较基于边缘和基于区域的分割
共定位指标
分割人细胞(有丝分裂中)
使用修复来恢复斑点角膜图像
阈值处理
跟踪金属合金的凝固
测量核膜的荧光强度
使用类 Haar 特征描述符进行人脸分类
探索 3D 图像(细胞)
秩滤波器
开发人员示例
李氏阈值
最大树
示例
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