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搜索资源 - Robust Object Segmentation
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SIFT算法小结.doc
Snake算法用于图像分割.doc
一种立体视觉系统的研发项目申报书.doc
颜色纹理识别.doc
运动目标的稳健匹配系统.doc
-Summary SIFT algorithm. Doc Snake algorithm for image segmentation. Doc a stereo vision system returns R & D projects. Doc color texture recognition. Doc ro
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Robust Motion Segmentation via Lossy Compression 运动目标分割-Robust Motion Segmentation via Lossy Compression moving object segmentation
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运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value
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：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
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Wepropose a novel method for 3D image segmentation, where a Bayesian formulation, based on joint prior knowledge of the object shape and the image gray levels(In addition, we evaluate the performance of the level set representation of the object shap
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