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智能交通监视系统中基于边缘的运动目标提取算法
本文的算法是基于C++和OPEN CV实现的，要运行此程序首先要安装这两个软件
由于本文在采集图像时用到的视频图像较大 ，要100多兆，所以演示程序采用另一个视频，以观其效果
本程序中采用视频序列的前四十帧的奇数帧提取出背景边缘，用参数backframes来控制，backframes/2
即是采用的帧数。
cedge_thresh1和cedge_thresh2来控制做背景检测是用到的CANNY算子的两个阈值。
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真实场景下视频运动目标自动提取方法.主要的研究内容包括运动物体检测，分类和跟踪，研究成果可以广泛地应用在交通管理系统，视频监视系统和军事目标跟踪系统，同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。-Real video scenes under the automatic extraction method of moving targets. The main content includes moving object detection, classification and tracki
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这是我在图像处理实验课上做的实验
将给定图象的目标物体进行图像锐化处理，边缘检测，及轮廓提取-This is my experiment in image processing class to do the experiment of a given object image sharpening image processing, edge detection, and contour extraction
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这个matlab程序实现了目标对象的图像分割与提取技术，附件里的程序以车牌的检测与识别为例，效果非常好。-The matlab program to achieve the target object' s image segmentation and extraction technology, in the annex of the procedures for license plate detection and recognition, for example, the effe
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本文主要研究静止背景下运动目标的检测和提取，运动目标阴影的检测，以及运动目标跟踪等
方面的内容。-This paper studies static moving object detection and extraction, shadow moving target detection and tracking moving targets such as the content.
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图像处理，包括视频检测，前景目标提取以及背景提取和更新，可以实现目标识别-Image processing, including video detection, foreground object extraction and background extraction and updating, target identification can be achieved
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视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。
如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。一种简单的办法是对所观察到的图片取平均，但这样做也有很多弊端，首先，这种办
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里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
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通過實現前人的研究成果，首先進行簡單的視屏圖像分割並對分割結果進行運動目標跟蹤；然後通過對跟蹤目標和監控區域的位置狀態信息進行分析。實現提取視屏幀，圖像預處理，運動信息提取分析，運動目標檢測這些流程完成目標檢測。最後比較視屏提取人數的魯棒性，準確性，及時間上的差異。-Simple Screen image segmentation and segmentation results by the results of previous studies, the first moving objec
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基于opencv的运动目标检测。帧间差分，边缘检测，运动目标提取。-Moving object detection based on opencv.Frames Difference,edge detector,and moving object extraction
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图像修复是指恢复图像中破损区域的颜色信息或者去除图像中的多余物体。针对视频图像损坏特征中较复杂的水
平与垂直条带，利用视频图像时间连续性的特点，提出基于小波分析理论的修复方法。实验结果表明，该系统能够较好地恢复
视频图像和有效去除文字。
-Image inpainting refers to restore the color information of the damaged region in the image or remove the
unnecessary obje
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混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率 为提高在繁忙
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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OpenCV 的圆形标记点的提取方法， 通过对图像进行平滑处理 、 边缘检测 、 轮
廓查找 、 几何约束以及椭圆拟合， 实现圆形标记点的提取。 有关圆形物体识别的场合。 -Extraction OpenCV circular markers by the image smoothing, edge detection, contour search, geometric constraints and ellipse fitting, to achieve extraction of ci
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十字路口车流通量及车身颜色的统计通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。颜色提取算法采用 RGB 颜色模型，利用MATLAB进行仿真-Crossing the circulation of the car and body color statistics by MATLAB to create object system, used to read th
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c++实现跟踪分割视频中运动的物体，有不错的的效果，对分割视频提取检测特征，并实行特征分析跟踪-c++ object segmentation for tracking the movement of the video, have a good effect, to split video detection feature extraction, feature analysis and implementation of tracking
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根据2005年Dalal提出HOG特征计算原理，自己编写了HOG特征提取算法，此特征可以用于目标检测中，包括行人检测，采用编程语言为C++，采用视觉库为opencv(According to the principle of HOG feature calculation proposed by Dalal in 2005, HOG feature extraction algorithm has been compiled. This feature can be used in object
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