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Mean_Mid_MATLAB
- 八邻域均值算法与中值算法的比较，加高斯噪声滤波进行比较
Image-GetEdge
- 用四邻域法和八邻域法，通过象素的颜色，找出图像的边界。
Picture
- 二值图像的四邻域，八邻域法 以及标号法清除散落点
Mean_Mid_MATLAB
- 八邻域均值算法与中值算法的比较，加高斯噪声滤波进行比较-Eight-neighbor algorithm with the mean value of the comparison algorithm, plus Gaussian noise filter comparison
Image-GetEdge
- 用四邻域法和八邻域法，通过象素的颜色，找出图像的边界。
Picture
- 二值图像的四邻域，八邻域法 以及标号法清除散落点-Binary image of the neighborhood domain, the eight-neighbor method and labeling method to remove scattered points
ImageProcessing
- 大概包括：左右、上下、中心对称，中值滤波，平移、裁剪、二值处理、膨胀、腐蚀、提取边界、缩放、旋转（中心保持不变和中心随旋转变化）、加权平均滤波（里面将四邻域、八邻域、laplace、sobel算子定义为数组并调用）。-Perhaps include: around from top to bottom, the center symmetry, median filter, pan, cutting, deal with two val
jianmochengxu
- 本文以提取靶标圆心像坐标为主要研究目标。用到了灰度处理、图像二值化、八邻域连通法、最小二乘法、无约束最优化等知识。 -In this paper, to extract the target coordinates of the center as the main research objectives. Use the gray processing, image binarization, the eight-neighbor
finger
- 提取指纹特征点的matlab代码，很有用，利用自适应阈值进行分割，再进行频域增强，根据八邻域纹线编码进行特征提取。-Extracted fingerprint feature points of the matlab code, useful, adaptive threshold segmentation, and then increased in frequency domain, the eight neighborhood r
seed_fill
- 此代码给出了四邻域与八邻域的种子填充数据结构函数源码-Change the code gives the neighbors field and eight neighborhood filled with data structure functions of seed source
Automatic-segmentation
- 在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速 去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最 优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方 法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。 -In the optimal threshold segment
image-processing-
- 这是个图像处理的源代码，是本人自己编写的，实现的功能如下： 锐化、边沿检测：套用模版。另外还有一个自定义模版，供用户自行设计模版运行，从而实现其他功能，如线检测。 浮雕：本像素减相邻像素，再加一个常数得到的。 直方图均衡化则套用步骤，根据课本步骤来编写。 提取轮廓：若该点为黑点，八邻域也为黑点，则就把该点变白。 阈值分割分为固定阈值分割（即二值化）和动态阈值分割（切割若干子图，求均值，该均值即子图的阈值）。 区域
read
- 应用八叉树编码法划分点云邻域空间为多个指定边长的子立方体，保留每个子立方体中距中心点最近的点，实现从空间整体角度对点云的精简。对三维模型数据进行了精简测试，证明了该算法的有效性和实用性。 -Octree encoding application point cloud into space for the neighborhood more than the specified sub-cube side, keep away from
ImageBoundaryExtraction
- 该文件夹中有六个M文件，说明如下： boundary_extraction.m : 目标区域边界抽取主函数，其中调用ostu、four_neighbor、eight_neighbor、globe_graph otsu.m : 类判别分类法（otsu全局二值化算法） four_neighbor.m : 四邻域法边界抽取 eight_neighbor.m : 八邻域法边界抽取 globe_graph.m : 全局检
color-image-region-growing
- 彩色图像分割处理，采用区域生长方法进行，八邻域生长方式-color image region growing
FaceDetection
- 图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法-Image pre-processing, including image smoothing, image segmentation, binarization, morphological image proce
locmax8
- 八邻域极大值检测，矩阵的极大值不变，其余置0-Eight neighborhood maxima detected, the maxima of the matrix is unchanged, and the rest is set to 0
八叉树k邻域搜索思路和数据精简
- 八叉树k邻域搜索思路和数据精简,点云数据P的K近邻指的是在物体空间内，点云数据内与P相邻的K个最近相邻点。这里采用八叉树分割法来搜索点P的K近邻。具体步骤是：先设定一个距离阈值，根据已知的P点坐标，可以求得相应的子立方体结点编号以及相邻的26个子立方体编号，每个子立方体记录下编号后，先在该子立方体内部搜索距离阈值范围内的K个近邻点，如果点数不够，则在其相邻的26个子立方体里面搜索，直到满足要求结束。
liantongyu
- 八邻域实现的连通域标记，可以去除小的区域-Achieve eight neighborhood connected component labeling, you can remove some of the small non-candidate region
8
- 利用点的八邻域信息，选择下一个点作为边界点，这个算法需要选择一个开始点，可以选择图像上是目标点，在最上，最左的点。然后查看它的八邻域的点，从右下方45°的位置开始寻找，如果是目标点，将沿顺时针90°作为下一次寻找的方向，如果不是，则逆时针45°继续寻找，一旦找到重复上面的过程。-By using eight neighborhood information, the next point as the boundary point,