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ImageRegistration.rar
- 基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
MeanShift
- 为了提高经典的Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能,提出了一种基于角点的目标表示方法。首 先,利用Harris角点检测算法提取表示目标主要特征的角点 其次,基于提取的角点,建立目标模型,将其嵌入 Mean Shift算法进行跟踪。该方法仅用少量的关键点表示目标,能够自动去除目标和背景中的次要特征,有效地 抑制背景成分对目标定位的影响,从而改进Mean Shift目标跟踪算法的性能。-To imp rove the performance of the classicalMe
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- 提出了一种改进直方图映射和均值移位结合的目标跟踪算法，根据目标模型各成分直方图比例系数建立索引表，索引号为颜色值，索引内容为颜色对应的归一化目标模型直方图，在索引表中查询输入图像颜色值构建反映目标出现概率灰度图；均值移位算法在生成灰度图中快速定位目标位置。对比实验结果表明，改进的直方图映射算法从根本上抑止模型背景干扰，均值移位算法准确定位目标；系统能实时准确跟踪运动目标。-An improved histogram mapping and integration of the mean shif
ParticleTracking
- mean shift 跟踪算法 能够很好的实现目标的定位 表示 和跟踪-mean shift it is very useful
Meanshift
- 提出一种基于区域生长与Mean shift算法相结合的动 态变形手势跟踪算法.该算法在跟踪初始阶段通过帧间差分法对手势中心完成自动初始化,利用区域生长算法采 集手势样本点,并通过Mean shift算法对目标中心进行精确定位.实验结果表明,该方法能够对动态变形手势实现 精确实时的跟踪,可较好地降低算法的时间复杂度,保证运动目标跟踪的稳定性和连续性. -Considering the traditionalMean shift algorithm has the problem o
BAH1
- 用卡尔曼滤波和自适应窗口的均值偏移算法再结合Bhattacharyya系数粗定位实现视频目标跟踪-Kalman filtering and adaptive window mean shift algorithm combined with coarse positioning Bhattacharyya coefficient for video tracking
An-Object-Tracking-Method-
- 室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感 器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，结合均值漂移 算法与水平集曲线演化实现目标定位，并给出了目标尺度和模板更新方法；对多目标跟踪的互相遮挡问题，通过判 断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明，该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情 况，实现目标的稳定跟踪。-Considering the poor stabilit
SHAKE_PROOF
- 手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。 为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。 手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
Video-surveillance
- 视频监控系统目标捕获和跟踪常用算法主要有时域和频域两种跟踪算法。根据视频监控的实时性、可靠性、跟踪定位准确等特点，对时域跟踪算法中相关模板匹配算法进行研究，同时对算法进行了优化，并给出相应的仿真结果。-The video surveillance system target acquisition and tracking algorithms commonly used mainly tracking algorithm sometimes both time and frequency do
sift
- sift算法图像特征提取，用于图像定位及目标跟踪-Using SIFT algorithm to extract image feature
JPDA_last_2004_10
- 利用jpda算法进行目标的跟踪仿真，给定目标的起始位置和运动速度，自动添加杂波，输出定位后结果-To utilize jpda algorithm for target tracking simulation, to the starting position and velocity of the target, and automatically add clutter, output positioning result
CBWH_IET_Computer-Vision
- 背景加权直方图算法（BWH）在[2]中提出了尝试 减少干扰的背景均值漂移跟踪的目标定位。然而， 在本文中，我们证明了权重分配给候选目标区域的像素 BWH是那些没有背景资料成正比，即不会引入BWH 任何新的信息，因为均值漂移迭代公式是不变的规模 改造砝码。然后，我们提出了一个校正BWH（CBWH）的公式 只转型的目标模式，但不是目标候选模型。 CBWH计划 可以有效地降低背景的干扰，在目标定位。实验 结果表明，CBWH可能会导致更快的收敛速度和更准确的定位比 通
RLOF_Windows_64__V12
- 一种鲁棒的光流法，实现运动目标检测跟踪，算法抗噪性能强，定位准确-A robust optical flow, detection and tracking moving objects, and strong anti-noise performance algorithms, accurate positioning
MeanShift
- MeanShift算法是一种无参概率密度估计法，算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得， MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值，实现目标定位和跟踪，也能对可变形状目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法，由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下，MeanShift算法能收敛到局部最优点，从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no
szbroutinealgorithm
- WSN目标跟踪算法,其功能是通过定位算法获得位置节点得坐标,-WSN target tracking algorithm, its function is through the node localization algorithm to obtain position coordinates,
Image-processing-source-code
- 图像处理源代码，基于Hough变换的人眼虹膜定位方法，基于Kalman滤波的目标跟踪，基于模糊集的图像增强方法，基于蚁群算法的图像边缘检测。-Image processing source code, Hough transform based human eye iris location method, Kalman filter based target tracking, fuzzy set based image enhancement method, ant colony algor