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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
pic_restore
- 关于图像超分辨率重建的系统设计关键算法,以光学系统简化模型引入,适合大视角的超分辨率重建-With regard to image super-resolution reconstruction of the system design key algorithms in order to simplify the model for the introduction of optical systems, suitable for large view of the super-resolut
Xpanorama
- 设计了一种X光图像的自动增强拼接技术。方法：首先，针对X光影像灰度差异目测困难，单一直方图均衡化增强后可能导致的灰度级减少，某些细节消失，提出一种改进的基于HE的图像增强方法，利用三角函数加权因子对图像进行平滑增强融合；然后，为了解决由于X光图片视野范围的局限性，采用基于相位相关法对图像进行全景拼接重建，并分析了参考图像与待配准图像间存在重叠区域的面积大小与拼接成败的关系；最后，为了提高图像的拼接质量，采用多分辨率算法进行图像融合。-X-ray image stitching technolog
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- 工业CT窄角扇束的迭代法图像重建算法研究-Industry narrow fan-beam CT Iterative Image Reconstruction Algorithm
CT-filtered-back-projection-
- CT滤波反投影图像重建算法的反投影计算量问题-CT filtered back projection back-projection image reconstruction algorithm computational problems
Design-and-Real-ization
- 在优化粒子滤波跟踪框架下, 设计并实现了一个结合多种图像特征、在多摄像机环境下跟踪人体运动的三 维人体运动跟踪系统1 通过定义三维人体模型、摄像机模型以及观测似然模型, 得到跟踪所需目标函数, 并使用优化 粒子滤波算法进行求解1 实验结果表明, 该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建, 可应用于体育运动分 析和动画制作等领域1-A v ideo-based 3D human body motion t racking system is developed under the
bianyuanbaochi
- 该文是基于边缘保持的POCS算法研究，是超分辨率图像重建的深入研究-failed to translate
VTK-based-on-VCPP
- 首先介绍了医学图像三维重建的面绘制与体绘制方法，讨论了两种绘制方法的思想和优缺点，对常用的Marching Cubes算法和Ray Casting算法的原理和实现过程进行了阐述，并分析了可视化工具包VTK的实现机制。在VC++6．0平台下，结合可视化工具包VTK，分别基于Marching Cubes算法和Ray Casting算法对DICOM格式的CT图像序列进行三维重建，并给出了其实现的关键算法和3D可视化结果。通过人机交互，实现对重建后三维医学图像的旋转、缩放、平移等简单的交互操作。其次，通
3D-Reconstruction
- 基于多幅图像序列的三维重建技术，以两幅图像的三维重建算法为基础，采用由运动 中恢复校准的结构方法，在已知摄像机参数的情况下，利用KLT特征点跟踪算法，实现了多 幅图像的三维重建，并利用集束调整优化了重建结果．-We presented a three dimensional reconstmction method based on image sequence of multiple images． Under the condition of the known camem pa
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
Image-Sparse-Representation-Model
- 完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型，采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示．传统 的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项．该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性，无法度量图 像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化．本文基于过完备稀疏表示理论思想，建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模 型．模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性，保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量．基于正交匹配追踪算法，提出 了基于结构相似度的正交匹配追踪算法．实验结
LBP
- 线性反投影算法（Linear Back Projection，简称 LBP）又称累加法，是最早使用的一种简单（ECT图像重建）成像算法。它将通过某点的所有投影射线进行累加，再反向估算出该点的密度值。从成像观点分析，它是不完全的雷登逆变换（完整的雷登逆变换包括微分、希尔伯特变换、反投影和归一化等步骤）。-Linear back projection algorithm (Linear Back Projection, referred LBP), also known as cumulative