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fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
MotionDetection
- 运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能
imageprocessing
- 包含五篇文章： 多目标运动图像识别算法.pdf 计算机视觉方法与应用.pdf 运动目标图像识别与跟踪系统的研究.pdf 支持向量机在人脸识别的应用.pdf 重建图像.pdf
基于fpga的二值图像快速标记法
- 摘要：在图像自动目标识别和跟踪过程中，首先对图像目标进行阈值分割提取，得到的二值 图像通常包含多个连通区域， 系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自 动识别。因此，需要对各连通区域块进行分别检测判断，本文采用改进的适合 FPGA 实现 的快速标记算法对各连通域进行检测提取。
jiyuMATLABdetuxiangpeizhun
- 图像配准常常是作为其他图像处理应用的前处理步骤使用的，往往用于图像的对准、目标识别与定位。介 绍了在MATLAB系统中，如何应用MATLAB的IPT函数对图像进行配准的方法：首先用人机交互的方法在待配 准图像与基准图像之间进行图像配准所必需的匹配控制点的选取，然后用这些匹配控制点来计算两图像的某种空 间几何变换关系，最后利用这个空间几何变换关系对待配准图像进行几何变换，获得配准结果。实验表明，该方 法实现容易，且非常有效。 -Image registration is oft
images
- 总结了matlab在图像处理和目标识别方面的一些代码-Summed up the matlab image processing and target recognition in some of the code
SAR image target dection overview
- SAR图像目标检测是SAR ATR(自动目标识别)的关键步骤,也是近年来SAR图像解译应用的一大研究热点.在广泛文献调研的基础上,本文从SAR图像目标检测的历史沿革、研究现状开始,综述了SAR图像目标检测的研究进展及存在问题-SAR image target detection is the SAR ATR (automatic target recognition) a critical step in SAR image interpretation is also applied in r
sift5
- :研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简 化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点. -: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
04z127
- ，以可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制，采用2片现场可 编程门阵列FPGA分别作为图像预处理和2片DSP之间的通信， 实现了实时的基于灰度变换的图像目标识别处理-To programmable logic array CPLD to logic control, with two each field programmable gate array FPGA image preprocessing and communication between two DSP to achieve
target-detection-algorithm-
- 为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
Video-vehicle-matching-
- 本文在opencv环境下，以目标识别为中心，利用 SIFT 算法对图像进行局部特征的提 取和其算法稳定的特点，有效准确建立匹配关系。-Opencv environment, target recognition, SIFT algorithm for image local feature extraction and algorithm characteristics, effectively and accurately create a matching relationship.
121
- 本文以红外成像制导的图像处理分析和目标识 别为主线，针对各个环节所存在的困难，系统研究了目标识别系统中的图像滤波、 目标分割、二维目标特征提取、三维目标特征提取和分类识别等问题。 -The main line of the image processing and analysis of the infrared imaging guidance and target recognition, target recognition system image filtering sys
2013
- 基于单目相机和激光测距仪, 文章提出从一幅图像中识别出非合作目标物体上的矩形面,并提取出 4 个顶点坐标的特征提取方法,为位姿的测量提供必要的信息 提出以激光点为参考, 距离激光点最近的 4 条边 界为矩形面边界的判定准则,并根据激光点到直线的垂足和边界端点约束排除干扰线段 该方法能有效地判 定出矩形面且顶点定位准确,在空间机器人视觉伺服控制半物理仿真系统上得到了验证。-An approach to identi fying the rectangular plane of the
tidu
- 视频侦查 目标搜索 以图搜图 视频检索 视频浓缩 视频摘要 图像检测 图像识别 神经网络 目标检测 目标识别 缺陷检测 外观识别 车型识别 车牌识别-Video scout, target search, search images relying on images, video retri , video concentrate, video abstract, image detection, image recognition, neural network, target detect
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
wenxian
- 针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题，提出选用R-G色差模型，改进的Ostu最大类间方差法分割图像。 然后用面积阈值法消除噪声，获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离。-For image recognition problem ripe apples natural growth state, the proposed selection of R-G color model between improved Ostu Ot
kaopui_v79
- 混沌的判断指标Lyapunov指数计算,空间目标识别，采用PM算法，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。- Chaos indicator for Lyapunov index calculation, Space target recognition algorithm using PM, Between two images showing the relative circumstances of each pixel.
2077
- 有详细的注释，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- There are detailed notes, MIT Artificial Intelligence Laboratory identification of the target source, Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared.
Time domain difference algorithm
- 时域差分算法，基于序列图像，快速识别运动小目标(Time domain difference algorithm, based on sequence images, fast recognition of small moving targets)
Digital image processing
- 详细介绍了数字图像的基本特征，包括直方图、特征提取、目标识别、图像分割与复原、形态学图像处理等相关知识(Describes in detail the basic features of digital images, including histogram, feature extraction, target recognition, image segmentation and restoration, morphological image processing and other re