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图像的纹理分析方法(从图像、图形融合的思想出发 ，介绍了基于图像分析的表面形状恢复及纹理
三维特征获取方法，并将其应用于图形建模和纹理映射．首先利用不同视点下的遮挡
边缘序列，并结合其它视觉信息的分析，获取了表面点的三维几何坐标，实现了基于
图像分析的表面形状绘制．接着利用阴影分析方法，提取纹理图像的表面起伏特征，
将该特征结合像素点的颜色属性，进行图形纹理映射，实现了基于图像特征分析的图
形纹理生成．实验结果证明了图像、图形融合思路的可行性和有效性及图像、图形融
合方法
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研究了室内环境下的运动目标的检测技术。讨论了各种目标检测的算法,提出基于室内相对静止背
景下的目标检测算法,利用高斯背景建模方法提取较为理想与“干净”的背景帧,并可进行背景的自适应更
新,然后再利用所得的背景与当前视频帧进行相减,得到视频中运动目标的前景图像,经过平滑去噪处理得
到较为理想的目标检测效果
-Of the indoor environment of moving target detection. Discussed a variety of target dete
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这是基于图像处理中的PM算法的图像处理程序，程序中包含了图像的读入读出，图像的PM建模方法-This is a PM based on image processing method of image processing procedures, the program includes reading the image read out the image of the PM modeling
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基于自适应背景模型的背景建模程序，包括图像滤波，图像增强，形态学处理和连通性分析等处理-Background model based on adaptive background modeling procedures, including image filtering, image enhancement, morphological processing and connectivity analysis process
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本书从机器学习的角度介绍了基于视觉的运动分析领域的最新算法和系统。-Techniques of vision-based motion analysis aim to detect, track, identify, and generally understand the behavior of objects in image sequences. With the growth of video data in a wide range of applications from visua
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本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。-WebCam collection of streaming video as a data source, single image in the interception of the video stream,
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最新重要计算机视觉书籍,其中包括图像处理，特征检测与匹配，分割，三维重建，识别等知识，是目前计算机视觉非常经典的书籍，是从事这个方向科研工作者必备的书籍。-The seeds for this book were first planted in 2001 when Steve Seitz at the University ofWashington
invited me to co-teach a course called “Computer Vision for Computer Gr
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基于图像的三维人脸建模研究，一篇论文介绍，参考使用-Based on the image of the three-dimensional face modeling research paper, reference
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人脸检测系统的实现全部基于Windows和MFC编程技术，使用了色彩空间转换、图像建模很多图像处理方法。-All face detection system based on Windows and MFC programming technology, using the color space conversion there are many methods of image processing, image modeling.
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基于retinex泊松方程的图像颜色校正，retinex方法源于对人类视觉感知系统的建模，因此这类校正方法的结果有比较高的可读性，具有较好的视觉效果，本代码是采用泊松方程来求解这个最优化问题的算法。可以在多个平台上编译运行-Image-based color correction retinex Poisson equation, retinex approach stems from modeling the human visual perception system, so the res
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本文主要基于退化-恢复模型进行研究，首先对Lena图像加入了Gauss 噪声，并选用中值滤波方法恢复；随后基于运动模糊模型进行退化建模，分别采用几种维纳滤波方法对源图像进行还原。
doc文档中推导了维纳滤波过程，并用matlab实现了了多种维纳滤波器，代码都附在文中。-This article is mainly based on the degradation- the recovery model to study, first joined the Gauss Lena image n
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提出了一种基于模型切换的背景建模方法(M SBM ).该方法以嫡图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换.对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度,反之采用简单的模型以降低计算量
.通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价.墓于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研究, 结果表明这种算法的检测效果和单独采用高斯混合模型的检测效果相当, 而计算速度却比后者提高很多-P
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针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题，提出了一种背景建模分层模型，首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域，然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作，2 种不同层次的算法通过非
对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明，所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景
形状的精确性，且对光照突变不敏感，建模效果优于级联算法中任一独立算法，而处理时间小于2 种独立算法处
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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
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对采集的视频图像序列进行基于混合高斯模型的背景建模，随着背景的不断更新，提取出的背景效果越来越好，但该方法不适合背景变化剧烈的场景。-Video capture image sequences based on background modeling Gaussian mixture model, with the background of constantly updated, the extracted background effect is getting better, but th
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实现是的论文Low-Complexity Image Denoising Based on Statistical Modeling of Wavelet Coefficients关于图像去噪的算法-Implementation is the thesis Low-Complexity Image Denoising Based on Statistical Modeling of Wavelet Coefficients on denoising algorithm
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对于传统去噪模型的大幅改进，之前的模型都会出现阶梯效应的现象，采取了新的模型对图像进行建模，有效改善了图像去噪图像修复等过程中引入的阶梯效应，而且一定程度上对于图像纹理的修复也有很大的作用-For significantly improve the traditional de-noising model, the model will appear before the phenomenon of the staircase effect, to take a new model for im
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The influence of illumination changes on human face detection and eye location
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A face detection based on skin color model is proposed.
Eye location method
.
First image preprocessing
,
Reduce noise in images
Then
RGB
The col
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Conventional approaches to render a scene require geometric descr iption such as polygonal meshes,
etc and appearance descr iptions such as lights and material properties. To render high quality images
such descr iptions, we require very accurat
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An illustrative of inserting secret data steps in host image and also modeling of stego image. In the first step, after preparing the host image, secret image and the corresponding chromosome, pixel bits are achieved using the genes of chromosome. Be
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