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搜索资源 - foreground background image matlab
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是一个实用的抠图软件，软件很小，对图像的前景和背景分离效果很好-Matting is a practical software, software is very small, the image foreground and background separation worked well
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可实现与graph-cuts算法相似的图像分割效果. 他借用了生物形态学知识，将每一个像素视为一个细胞，这些细胞可能是前景，背景，或其他。这些细胞依据其灰度竞争获得生长，由此获得分割。-This algorithm is presented as an alternative to graph-cuts. The operation is very simple, and can be thought of with a biological metaphor: Imagine each ima
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两次利用大津法对图像进行分割，将前景与背景，白色区与背景分割开，并二值化。-Otsu method twice using image segmentation, the foreground and background, white background area and separate, and binary.
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given a frame sequence from a fixed camera, detecting all the foreground objects :
the detection of the foreground objects is obtained by the difference between the current frame and an image of the scene’s static background
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迭代法是基于逼近的思想，逼近的目标是使得：前景和背景的平均灰度值的平均值即为阈值。该方法的原理是：如果用某一阈值分割出的图像，其两部分平均值的中值，正好等于该阈值，那么这个阈值就是所求的阈值。-Iterative method is based on the approximation of the idea of approaching the goal is to make: the foreground and background is the average
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用于图像边缘的羽化操作。假设有两幅图像，一幅是前景，一幅是背景。源代码为matlab，是将前景图像的边缘向背景过渡的操作。-Feathering operation for image edge. Suppose there are two images, one is the foreground, a background. The source code for matlab, is a transitional operation of the edges of the image of
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背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来。并进行最近临关联，输出目标轨迹。
MeanShift运动目标跟踪 matlab程序
1.截取跟踪目标矩阵rect
2.求取跟踪目标的加权直方图hist1
3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。
4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
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本程序基于matlab，能够实现对视频中图像进行抠图，并能将提取出的前景图像合成到新的背景上。-Matting, and can extract the foreground image is synthesized into a new background video image.
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显示图像后，单击鼠标左键连出完全背景区域，双击左键结束；
图像改变后，再单击鼠标左键连出完全前景区域，双击左键结束。即可得到结果
-Display the image, click the left mouse button to even out completely the background area, double-click the left end images after the change, and then click the left mouse button
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基于直方图的自适应阈值法实现分割图像前景与背景，matlab编写，包含测试图像和实验报告-Foreground and background to achieve image segmentation histogram-based adaptive threshold method, matlab prepared, containing the test images and test reports
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backgroundsubtractionGUI.m 实现背景差分方法的基本GUI界面设置
diedaierzhihua.m 用迭代分割的方法实现图像二值化
foreground.m 背景差分方法中前景图的构建
mianhuizhi.m 图像可视化中ct、mri图像的三维面绘制方法
rotate3d.m 图像可视化中对ct、mri图像进行面绘制并旋转
video2image.m 从视频中批量截取多帧图像
weicaise.m 对图像进行伪彩色处理-backgroundsu
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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实现图像分割功能的matlab程序，有效分离指纹前景和背景，方便下面的操作-Image segmentation function of the matlab program, effective separation of the foreground and background, to facilitate the following operations
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图像分割是图像处理的重要步骤, 由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多, 因而对彩色图像分割的研
究越来越受到人们的关注. 提出一种新的基于RGB 空间颜色相似性的彩色图像分割方法. 首先比较各种颜色模
型的优势与不足, 然后根据RGB 颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB 空间下颜色相似性的方
法, 再结合提出的图像颜色分量计算方法, 从而形成颜色分类地图, 最后根据颜色分类图进行像素划分, 得到分
割结果. 实验在Matlab 平台上进行, 结果表明: 对于颜色分明
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My implementation of Stauffer & Grimson's GMM(Background subtraction
Drawbacks of Stauffer & Grimson's GMM
Since its pixel based model fitting,
a) lots of unwanted small blobs are scattered all over the frame. e.g. UCSD demo
b) main blobs
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ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少，图像特征提取，(ViBe is a pixel level video background modeling or foreground detection algorithm is better than several well-known algorithms, hardware memory footprint, image feature extraction)
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利用ML算法对训练集进行学习，利用多维高斯进行判断后对输入图片进行前景后景判断(The training set for learning to use ML algorithm to judge on the input image foreground & background)
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实现图像的前景与背景分割，设定三个不同阈值，直接观察分割结果或者利用统计直方图，得到一个自适应的阈值，再观察实验结果；(Segmentation of foreground and background of image, threshold segmentation method)
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低秩矩阵恢复代码，MATLAB语言实现，应用于图像前景和背景相分离。(Low rank matrix recovery code, implemented in MATLAB language, is applied to image foreground and background separation.)
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将前景与背景的图像融合，程序有效，图像为彩色合成，另附其他融合算法(The fusion of foreground and background images is effective, and the image is color synthesis.)
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