针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次, Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运 ...
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标签: Shift Mean 卡尔曼滤波 车辆跟踪
上传时间: 2013-10-10
上传用户:TF2015
文中讨论了图像的高斯加性噪声模型和图像的稀疏性表示,提出了利用映射函数来描述图像的去噪过程,通过求解映射函数和利用映射函数对加噪图像的小波变换子带系数进行变换,达到了降低图像噪声并使加噪图像逼近原始图像的目的。经过实验比较,验证了本文算法的可行性和鲁棒性。 ...
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标签: 映射 函数 图像去噪 算法
上传时间: 2013-10-21
上传用户:许小华
提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法,这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系,同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征,基于这种统计模型,文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式,然后基于贝叶斯去噪法和局部方 ...
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标签: NSCT 变量 图像去噪
上传时间: 2013-10-23
上传用户:thuyenvinh
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速 ...
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标签: 粒子群 模糊 均值聚类 图像分割
上传时间: 2013-10-25
上传用户:llandlu
针对红外图像边缘模糊,对比度低的问题,文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上,研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法,并基于CUDA并行处理技术,在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点,应用纹理映射、多点访问 ...
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标签: CUDA 红外图像 算法研究
上传时间: 2014-01-03
上传用户:mh_zhaohy
介绍了一种新型线性自动跟踪工频陷波器的电路结构。该陷波器应用于电子束曝光机束流测量电路中,用来抑制工频干扰对测量精度的影响。基于对自动跟踪陷波器的基本工作原理分析,陷波器采用了频率/电压转换器与压控带阻滤波器相结合的设计方案,成功地解决了工频频偏对常规工频陷波器滤波性能的严重影响问题。提出了提高抑制 ...
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标签: 自动跟踪 工频陷波器
上传时间: 2013-11-13
上传用户:天涯
无线多媒体传感器网络(WMSNs)中传感器节点采集的数据量非常大,在传输前需对大数据量的多媒体信息进行压缩处理,但是单节点能源受限,存储、处理能力相对较弱。针对无线多媒体传感器网络应用的高效、低耗能的需求这些问题,在图像压缩双正交重叠变换(LBT)的基础上,文中提出了一种基于此变换的分布式无线多媒体传感器网 ...
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标签: LBT 分布式 图像压缩 算法
上传时间: 2014-12-23
上传用户:langliuer
针对传统的双线性插值法在对图像进行插值后会不可避免的产生边缘模糊的问题,提出了一种改进的线性插值法,该算法首先把待插值点分为三类,然后分别选取合适的已知点进行插值。通过对经典图像lena和pepper进行插值的实验结果表明,该算法的插值效果与双立方法相当,但计算量远远小于双立方,能有效的保持图像边缘信息,提高 ...
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标签: 线性图像 插值 算法
上传时间: 2014-01-17
上传用户:杏帘在望
目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的 ...
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标签: 小波变换 图像边缘检测 中的应用
上传时间: 2013-10-13
上传用户:kqc13037348641
SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法,来提高SIFT特征匹配效率,缩短匹配时间,提高SIFT算法的实时性。实验结果表明,该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时,可以减少运算时间。 ...
/dl/20809.html
标签: SIFT 算法 图像匹配 方法研究
上传时间: 2013-10-28
上传用户:zhangzhenyu
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