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基于B-样条Snake模型的人体运动跟踪方法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：曹晓叶王知衍
发表期刊：计算机应用研究 2008年2期
关键词：Snake算法B-样条曲线目标提取人体跟踪
摘要：提出了一种基于B-样条曲线Snake模型的新的人体运动跟踪方法.Snake算法是通过最小能量来逼近物体的轮廓.采用改进的B-样条曲线Snake模型,每一帧图像中的目标轮廓用三次样条曲线准确地表示,使Snake模型更加稳定和具有较快的收敛速度.计算相邻帧之间的差分图像,通过利用一种基于统计关系双阈值分割方法,有效地检测出图像中运动人体,初步确定目标在每帧图像中的粗略位置.把从上一帧图像中得到的目标轮廓置于该位置,作为B-样条曲线Snak…查看全部>>
基于透明度的目标提取的研究CSTPCD
作者：傅伟万洪晓熊平
发表期刊：计算机应用与软件 2009年7期
关键词：Poisson matting透明度(α通道)目标提取边界区域
摘要：景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行…查看全部>>
智能交通监视系统中运动目标提取算法研究北大核心
作者：陈浩陈泉林汪侃
发表期刊：计算机应用与软件 2004年4期
关键词：交通监视系统目标提取基于边缘
摘要：针对基于视觉的交通监视系统中运动目标提取存在的种种问题,提出了一种基于边缘的背景滤除算法.该算法简单且容易理解.实践证明,用该算法能够有效地滤除背景信息,分离出运动目标.
激光光斑中心位置的亚像素定位技术研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：李强
发表期刊：量子电子学报 2012年1期
关键词：激光技术光斑中心图像平滑目标提取灰度重心
摘要：激光光斑中心位置的确定是墩顶位移测量系统中进行位移量计算的关键与核心,能否准确定位光斑中心直接关系到计算的准确程度.利用Matlab对由墩顶位移测量系统采集到的激光光斑图像采用噪声消除和中值滤波进行图像平滑处理,提高目标与背景的区分度,为提取目标创造条件.其次,利用Canny算子对图像进行分割,以便从复杂背景中提取目标图像.最后,根据所提取的目标利用亚像素细分算法中的灰度重心算法求出激光光斑的中心坐标,为实现墩顶位移的精密测量提供了关键数据.
基于双目视觉的农田障碍物检测北大核心CSCDCSTPCD
作者：张磊王书茂陈兵旗刘志刚
发表期刊：中国农业大学学报 2007年4期
关键词：农业机械双目视觉目标提取障碍物检测特征匹配
摘要：针对智能农业机械自动驾驶或辅助驾驶立体视觉障碍物检测技术中,传统阈值分割不能达到目标提取精度的问题,提出基于分析扫描线上区域分割与特征匹配相结合的障碍物检测算法.在双目视觉系统得到农田场景图像对中,通过分析扫描线上像素分布情况将图像分割,进行归类整理提取目标区域;对目标区域进行快速立体特征匹配,得到目标区域的空间信息,进行障碍物的检测.对800帧(400对)图像进行检测试验,结果表明:每对图像的平均处理时间＜100ms,本次试验检测出…查看全部>>
微靶装配中靶球几何量的高精度测量北大核心CSCDCSTPCD
作者：石帅张林吴文荣裘祖荣
发表期刊：强激光与粒子束 2012年8期
关键词：微靶装配靶球几何量激光共焦测量目标提取
摘要：为满足微靶装配过程中靶球和靶腔相对位置的严格的要求,保障惯性约束聚变实验的成功,针对机器视觉的几何量测量精度很难达到5μm以下的不足,设计了利用具有亚μm级精度的激光共焦测头对装配中的靶球进行采点扫描以获取其尺寸和位置的非接触测量方法,借助于在线监测系统运动轴的高精度定位,通过上下两个激光共焦测头的组合测量,并采用一种快速而准确的基于点阵插值细分和目标两级提取的测量算法,使在线监测系统的球体几何量测量精度达到了2 μm.
基于特征的多层次红外与可见光图像融合方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：张宇付冬梅李晓刚孔维功
发表期刊：计算机应用研究 2009年4期
关键词：可见光图像红外图像目标提取温度阈值分层融合
摘要：目前基于融合的方法能够改善红外图像的视觉效果,但局限于简单的直接融合,忽略了背景等因素所含噪声的影响及各部分细节信息.对此做了进一步研究工作,改进了现有方法的融合规则,提出先将目标从背景中提取出来再以温度阈值为依据分层融合,并加入实时温度信息,可随时得到融合图像的温度数据,从而在细节上极大地改善了目标的视觉效果及信息含量,提高了效率;最后对融合效果进行了定量评价和比较.实验结果证明处理后的图像能够比原图像获得更丰富的视觉信息.
基于动态阈值分割的目标提取技术北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘杰安博文
发表期刊：红外技术 2008年12期
关键词：动态阈值分割数学形态学边缘检测目标提取
摘要：如何从背景中提取目标信息是图像处理时经常遇到的技术难题.从火腿肠生产线质量检测遇到的实际问题出发,提出一种结合动态阈值分割、数学形态学和边缘检测的方法,实时检测图像中的异物信息.实验结果表明,该方法能快速检测目标信息,满足实际生产要求.
基于时间序列图像处理估计被抛土粒运动参数CSTPCD
作者：李伯全陈翠英
发表期刊：江苏大学学报（自然科学版） 2002年2期
关键词：图像处理目标提取参数估计
摘要：提出了一种基于潜土逆转旋耕被抛土粒的二维时间序列数字图像特征目标提取及土粒运动参数估计方法,通过土粒流时间序列图像的标定、土粒质点的序列标记处理、土粒运动轨迹方程拟合和延拓技术,估计并推算出土粒抛掷高度和距离等参数,进而为获得抛土率奠定基础.
基于纹理特征与行扫描结合的目标提取方法CSTPCD
作者：万飞李艳杜宇人
发表期刊：现代电子技术 2012年10期
关键词：目标提取纹理特征同态滤波边缘检测行扫描
摘要：为了从复杂图像中将目标精确提取出来,提出了一种基于纹理特征与行扫描结合的目标提取方法.该方法在精确的检测出目标田像边缘的同时,降低了图像模糊或干扰较多时对目标提取产生影响的概率.仿真实验结果表明该算法思路简单,提取精度高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.

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