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dgr
- 提出了一种基于图像梯度场的拼接缝消除方法———GFBSE1在一般的整体变分模型中引入源图像的梯度场,建立一个基于梯度场的能量函数,通过求解非线性偏微分方程以优化该能量函数来实现拼接缝消除1该方法能够在全局消除图像拼接中的颜色不一致,同时能够较好地处理由于图像配准造成的几何结构的错位1最后与当前常用的几种方法进行了理论和实验上的讨论和比较,表明了 GFBSE方法的有效性
camshiftdemo
- Gary R．Bradski提出CamShift算法，即"Continuously Adaptive Mean-Shift"算法。是以颜色直方图为目标模式的目标跟踪算法，可以有效地解决目标变形和部分遮挡的问题，而且运算效率很高。在视频跟踪过程中，CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。-Gary R. Bradski CamShift proposed algorithm,
kamanlvbogenzong
- Ka lman 滤波的人体运动位置跟踪算法。基于视频的人体运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点, 具有广泛的应用领域. 文中提出 一种基于Kalman 滤波的跟踪算法. 合理使用自适应背景颜色模型, 能够准确地对人体运动位置进 行跟踪-Ka lman human filtering algorithm to track the location of sports. Video-based human motion tracking is the current research on c
GPU-rendering
- 通过对中国水墨画特点的深入观察分析，调查当前非真实感图形学 技术发展以及深入了解了当前图形处理硬件的相关知识后，本论文提出 了利用可编程图形处理硬件将三维模型实时转换为水墨画效果非真实感 图形的渲染方法，并做了多种水墨风格的研究以及泼墨动画和关键帧动 画的研究。 -Chinese ink painting through observation of the characteristics of in-depth analysis, investigate the curre
CostReference
- 一篇关于代价参考粒子滤波算法的论文，该算法的优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程，可实现并行处理。本文将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合 ,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法 ,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。-A particle filter on the reference price of the paper, the advantages of the algorithm does not require any prior knowledge of the
Feature-tracking
- 根据摄像机透视投影模型, 通过提取特征点进行摄像机的运动估计, 提出一种基于FMA的补偿方法Z该方法针对图像连续帧间晃动幅度较大的情况, 通过均值滤波合成当前帧及其前几帧的运 动进行补偿。-A mo t ion model is p resen ted to est im ate the mo t ion param eters fo r im age stab ilizat ion by t rack ing featu re po in t s f rom con secu t iv
MR-image-segmentation
- 对MR脑肿瘤图像进行分割,并对分割的结果进行矩描述。方法 在分析当前常用的医学图像分割方法 的基础上,提出一种基于形变模型的医学图像分割方法,并给出了相应的理论算法模型和实现步骤,最后用Visual C ++ 6·0编程,并对MR脑肿瘤图像进行分割实验 -MR images of brain tumor segmentation, and segmentation results Moment. Methods used in the analysis of the current
color-image-seg
- 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息, 因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题, 彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用, 为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解, 因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述, 即先对各种颜色空间进行简单介绍, 然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述, 并比较了它们的优缺点, 通过比
mixture_of_gaussians
- 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。-training video with GMM model ,then get the background,and store the picture in your computer.
dangqian
- 基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 论文 供大家参考-Based on the " current" statistical model of the fuzzy adaptive filter algorithm papers for reference
nonrigid-register
- 系统地阐述了医学图像非刚性配准技术的当前现状。从非刚性配准的四个模型入手，在常用的医学图像配准框架之上。有PPT，mindmanager 的思维导图可以帮助大家更好地理解-Systematic exposition of non-rigid medical image registration technology, the current status quo. From the non-rigid registration of four models to start, in a comm
Averaging-background-Method
- 第一段代码：只建立一个背景模型，摄像头不能动。首先累加前 T 帧图像，求均值，作为背景，然后当前帧减去求的背景，即为前景。 //Averaging background Method. 第二段代码：不断更新背景，摄像头可以动。-The first piece of code: create a background model, the camera can not move. First of all, cumulative T frame averaging, as a backgrou
Study-of-Target-Tracking
- 本文讨论了小波神经网络在机动多目标跟踪中的应用,多目标跟踪就是主体为了维持对多个目标(客体)当前状态的估计而对所接收的量测信息进行处理的过程。以非线性大规模并行分布式处理为特征的神经网络可以解决传统的目标跟踪方法的难以解决的计算量组合爆炸问题以及需要确定机动目标的数学模型的问题, 将小波分析原理与神经网络相融合,提出了基于小波神经网络的目标跟踪方法来提高系统的学习能力、表达能力以及机动多目标状态的估计精度。-This article discusses the application of wa
MeanShift-algorithm-
- 提出了一种基于粒子Mean Shift 迁移过程的红外人体跟踪方法. 算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立 目标的状态模型和量测模型. 在被跟踪区域随机布撒粒子, 以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift 收敛性分析, 使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态 以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift 聚 类, 作为对目标的量测. 连续跟踪时, 下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生. 与传统的基于序贯重要性采 样的粒子滤波方法相比, 算法不需要目标的
ForegroundExtract
- 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
ImageMatting
- 图像处理ImageMatting的实现。主要思路是： 1）手工交互的给出一个前景区域的包围盒。 2）根据当前的前景和背景分割结果，分别估计前景和背景的GMM模型 3）用GraphCut算法进行分割 对上述2），3）两步进行迭代，得到比较好的分割结果 （分割-->估计前景背景-->分割） 4）matting-Image processing ImageMatting achieved. The main idea is: 1) gi
8-(2)
- 针对当前CGF行为建模时存在的决策过程过于呆板和教条化、仿真实体逼真度存在缺陷、同一仿真实体建立不同 决策模型时采用的方法过于单一等t - l题，对行为建模技术进行了研究，建立了自行高炮CGF的战术规则库，重点研究如何应 用基于规则的专家系统对自行高炮CGFA．类行为模型进行开发，最后基于此方法对车长的行为模型进行了设计实现。该方 法避免了对复杂的乘员决策行为进行分析和建模的过程，实时性好，对今后相关的研究工作具有较好的参考价值。-Abstract：Aiming at the pro
gmm
- 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
background-model8
- ：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
kaermanlvbo967456
- 卡尔曼滤波以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计-Kalman filter to minimize the mean square error criterion for the best estimates, using the state space model of signal and noise, usin