搜索资源列表
weight_sample.tar
- 利用权重计算处理图像的算法，可以实现图像分割处理等功能
改进的粒子滤波算法的研究
- 一种改进的粒子滤波算法的研究 粒子滤波基本原理，通过改进权重计算、重采样算法， 计算速度得到提高。改进的算法在DSP系统中进行目标跟踪仿真，证明其具有速度快、 精度高的特点。
24BMP256ColorGray
- 本代码实现的功能：24位位图（BMP）的灰度化。具体实现过程：打开图像文件,找到数据区(每3个字节代表一个象素的R,G,B值),循环扫描,根据RGB的权重,计算出灰度值. 如果要得到256色灰度图,则要新建一个调色板,修改信息头和文件头.
ppbGauss
- 基于概率块权重计算的非局部图像去噪的程序-denoise
WaveletFusion
- 基于小波变换的多传感器融合算法，先通过小波变换分离低频信号和高频噪声，计算高频噪声的方差，通过不同传感器信号噪声方差的大小决定不同传感器的置信程度（方差越小，权重越大），最后进行信号融合。-Wavelet-based multi-sensor fusion algorithm, the first separation of low-frequency signal by wavelet transform and high frequency noise, calculate the vari
Edge-Detection-Algorithm
- 基于数学形态学的边缘检测过程中，不同形状、不同尺度的结构元素在滤除噪声和保持边缘细节方面的作用是不同的。本文提出了一种基于多形状多尺度结构元素的自适应边缘检测算法，分别使用不同方向和大小的结构元素提取图像边缘，通过计算信息熵自适应确定权重系数，对多形状结构元素和多尺度结构元素检测的边缘做融合处理。实验结果表明，本文提出的算法与几种经典边缘检测算子相比，有效抑制了噪声的影响，提高了检测的精度，对各种不同图像具有很好的鲁棒性。-In the process of edge detection bas
NLG
- 在NLM去噪方法中引进新的距离计算方法，从而改进权重的计算方法-NLM denoising method to introduce a new distance-based methods, thus improving the weight calculation method
GrabCut
- 实施GRABCUT源代码 由贾斯汀塔尔博特jtalbot@stanford.edu 。 放置在公共领域， 2010年 代码最后更新：2006年 弗拉基米尔·洛夫（ vnk@cs.cornell.edu ） ， 2001年使用GRAPHCUT实施。 要求： OpenGL的， GLUT和OpenCV的库来编译和运行。 用法： grabcut.exe <ppm文件名 使用鼠标拖动矩形围绕前景部分显示的图像。 然后使用下面的按键
GrabCut
- GrabCut实现源代码 贾斯廷·塔尔博特,jtalbot@stanford.edu 放置在公共领域,2010 代码最后更新,2006 使用Graphcut实现弗拉基米尔• 柯尔莫哥洛夫(vnk@cs.cornell.edu),2001。 要求:OpenGL,供过于求,OpenCV库来编译和运行。 用法:grabcut。 exe < ppm文件名> 使用鼠标拖动矩形在前台部分的显示图像。 然后使用以下键 1 :显示图像 “2”:显示
LOT_Source
- 目标跟踪第t帧图像，目标特征，噪音参数，粒子窗口 1. 在第一帧选定跟踪区域，将图像由rgb转成hsv，计算目标的特征模型； 2. 初始化粒子，用超像素计算粒子的特征； 3. 通过emd计算粒子所在位置区域特征计算与目标特征的相似度； 4. 根据emd计算粒子的权重，归一化权重，新的目标位置是所有粒子的位置和权重乘积的和； 5. 建立新目标的特征模型，计算emd。 6. 更新噪音参数； 输出：目标位置，更新参数，新的粒子窗口 -Multiple Object Tr
countDistance
- ArcGIS建立几何网络求解路径长度，可选择图上道路网之间任两点进行距离计算，并可以设置和选择权重值-ArcGIS establish networks for solving the geometric path length, you can between two points on the map to any road network distance calculation, and can be set up and weights
duckmass
- 以顶点一阶邻域内三角形面积为权重计算每个顶点的质量(The weight of each vertex is calculated by the weight of the triangle area which is the first neighborhood of that vertex.)
图像配准算法
- 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点，得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格，取网格中心点，计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重 5.将权重放到DLT算法的A矩阵中，构建成新的W*A矩阵，重新SVD分解，自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格，利用局部单应性矩阵映射到全景画布上，就得到了APAP变换后的源图 7.最后就是进行拼接线的加权融合