搜索资源列表
数字水印对抗几何攻击方法的研究
- 数字水印对抗几何攻击方法的研究膏净，台莉春，张志请(同济大学计算机科学与工程系，上海200092)搞蔓：提出了一种新的基于图像原点矩的几何变换参数估计算法，经实验验证它能有效地估计图像的旋转角度和尺度缩放参数，利用这些参数可以对被测水印化载体图像进行相应校正和水印检测。-confrontation geometric digital watermarking method of attack paste net, Taiwan-Li-chun, Zhang requested (Tongji U
Objecttracking
- 跟踪相关论文，《基于彩色图像的机器人视觉跟踪》《基于扩展卡尔曼滤波的主动视觉跟踪技术》《基于视觉和扩展卡尔曼滤波的位姿和运动估计新方法》《一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究》
AVehicleContourbasedMethodforOcclusion
- 摘要：在交通场景下进行多目标跟踪时，如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的关键。针对问题，运用投 影理论分析交通场景的三维几何投影特征．用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模，重构其乏维投影轮廓，以进行遮挡的检 测和分离。与以往的方法相比，它在估计出的车辆外形轮廓基础t-进行遮挡检测，不需要匹配操作，计算量较小，并能解决 基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题。用实验验证了该算法的有效性。-In multi—object tracking of traf氍c scene。how
300
- 了一种基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测算法。该算法融合差值影像和比值影像的结 果构造差异影像，然后运用灰度形态学对差异影像进行顾及空间邻域关系的处理，再对处理后的结果运用广义高 斯分布模型估计变化与非变化像元的概率密度参数，最后采用改进的O2 算法计算最佳分割阈值，提取变化区域。 实验结果表明，所提出的变化检测算法稳健、高效，具有较大的实用价值。-0LDI TCTUG TGUIUNVI C MLCNEU WUVUMVD5N CTTG5CML 5X GUB5VU IUNIDNE
2
- 我国是世界上小麦种植面积最大和消费最高的国家之一。小麦为国际主粮之一，也是食品工业的重要原料。作为最重要粮食品种之一的小麦，其价值与用途取决于它的品质。因此，基于信号处理技术，研究客观、便捷的小麦品质测定方法对提高小麦品质、减少产后损失、保证国家粮食安全具有十分重要的意义。本课题拟在研究、分析国内外无损检测技术在农产品品质分析应用现状和研究进展的基础上，研究小麦籽粒声信号的预处理方法。根据声学检测原理，研制出小麦籽粒的声信号采集装置，首先采集小麦籽粒下落碰撞所产生的声音信号，对小麦声信号进行编辑
L3
- 信号检测与估计理论算法验证通过，好东西珍藏-Signal detection and estimation theory algorithm validation through something good collection
BYS
- 本程序针对信号检测与估计中极大极小化准则的仿真，画出贝叶斯风险曲线、极大极小化风险等，帮助大家更好理解极大极小化准则。-This procedure for signal detection and estimation of the minimax criterion simulation, draw the Bayesian risk curve, greatly minimizing risk, to help you better understand the enormous mini
m10
- 背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
bridge-road-cracks-detection
- 代码是matlab编写，有例图，可直接运行（注意修改路径）。主要用来检测桥面、路面裂纹，有详细函数功能说明和算法思想，实现了路面规则条纹背景的频率估计，采用频域滤波可有效去除路面图像接近估计频率的噪声，保留目标裂纹，实现了初步的检测功能，但是功能还不完善，可作Demo供大家参考。有兴趣的朋友可以逐步完善、移植，有兴趣的朋友请与我联系。-Matlab code is written, there is case diagram, can be run directly (Note to modif
PeopleDensitydll
- 视频图像的人群密度检测，多种人群密度场景下人群计数算法： 算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ，参考图像 算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)； 2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像； 3)对分块的图像进行与
Moving-Target-Detection-Method-
- 针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。 首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征 点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实 验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
Saliency-Detection
- 提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
FracLab
- FracLab是一个基于分形和多重分形方法的通用信号和图像处理工具箱。 FracLab可以从两个不同的角度来讨论： 分形分析：大量程序允许计算与一维或二维信号相关的各种分形数量，例如尺寸，Holder指数或多重分形谱。 信号处理：或者，可以直接使用FracLab来执行信号处理中的许多基本任务，包括估计，检测，去噪，建模，分割，分类和合成。 请注意，FracLab不是用来处理“分形”信号（无论给出什么意思），而是将分形工具应用于研究不规则信号，但是也可能是任意的信号。 图形界面使Frac