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吴毕业设计模板（正文）
- 吴毕业设计模板（正文） 对遥感图像空间信息的提取方法进行了总体性的概述，深入研究了遥感图像空间信息提取过程中的图像的平滑预处理、图像的边缘检测、图像增强、图像阈值分割、目标物体的轮廓提取及图像的测量等遥感图像处理技术，进行了各种算法的比较。
doctordegree3
- 运动目标分割的博士论文 西安电子大学 李玉山博导-moving target segmentation doctoral dissertation, Xi'an University of Electronic Li Yushan doctoral
ImprovementOfMotionDetection
- 于背景减除法和时域差分法，并对这两种算法加以了改进，综合二者优点，提出了一种新的运动检测方法。 以便于视觉监视中快速、准确地分割出运动目标。同时把分割出的运动目标用区域而不是轮廓二值图表示。以下的改进方案经实验证明可以实时地分割出运动目标，效果也较好。
AnIntroductiontoMeanShift
- 均值漂移算法的详细介绍，论证均值漂移算法的收敛性，介绍mean-shift算法在图像分割，目标跟踪领域的应用
ImprovedPedestrianDetectionAlgorithminNighttime.ra
- 针对夜间动态背景下的行人检测中分割算法受光照条件影响大、误识别多等问题，提出双阈值分割算法和以多目标跟踪为核心的算法框架。新的分割算法解决了行人亮度分布不均时的分割问题，同时在新的框架下可以综合多帧的处理结果进行综合判断，通过将基于支持向量机的识别算法和多目标跟踪算法的融合，降低了系统的计算量，且比一般的系统具有更高的识别率。
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。
chafen
- 运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
GLK_TRACK
- 一种改进的光流算法,智能图象,目标跟踪,视频分割-An improved optical flow algorithm, intelligent image, target tracking, video segmentation
yundongfenge1
- 视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
yundongfenge2
- 视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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- 视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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- 视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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- 视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
videosegmentation
- 结合了背影恢复技术和目标跟踪技术进行视频分割算法，分背景重建、运动目标提取、跟踪技术的使用和后处理4个步骤-Combined with the back of recovery techniques and target tracking technology for video segmentation algorithm, sub-background reconstruction, moving object extraction, tracking the use and post-pr
FUZABEIJINGHONGWAITUXIANGTEZHENGTIQU
- 本文的内容是基于红外图像的特征提取，在基于个数判断噪声的中值滤波器进行平滑处理的基础上,提出了一种改进的过渡区 提取方法,并将该方法应用于对比度低、宽谷直方图的复杂背景红外图像的分割。Matlab仿真 实验表明,该方法减少了图像分割的运算量,并能将具有复杂背景的红外图像目标分割得较 好。-This content is based on the infrared image feature extraction, the number of judgments based on th
The-maximum-entropy-method-
- 算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
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- 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
snake
- 本文针对()*+, 模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足和易于从弱边界溢出!提出了一种 新的约束力" 在新的约束力的作用下!()*+, 模型可以很好地减小噪音的干扰!防止曲线溢出弱边界!并使初始曲 线具有更大的选择空间!使模型的分割性能更好" 实验证明该模型可以分割出较好的目标边界"-In this paper, ()*+ model is applied to the image edge detection too sensitive to the lack of nois
fuzabeijinggenzong
- 介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并 针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图 像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标 跟踪 -A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
fengge
- 可以将光谱数据3维数据、样本个数作为输入，得到光谱平均值以级分割目标样本之后的数据。(The 3 dimensional data of spectral data and the number of samples can be used as input to get the spectral mean value after the target sample is segmented.)