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【原创】自已写的采用自适应背景差法分割前景图像的程序，中间使用了LBP背景消除方法和区域生长算法，经验证效果相当好。-[original]Segmentation of the foreground image using adaptive background subtraction . In the program, LBP background elimination method and region growing algorithms is used.
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细胞分类器 pami的论文实现，不错的代码-Cells were segmented using a custom-made image processing pipeline. The segmentation pipeline was implemented in order to distinguish cells from the background. The segmentation pipeline is composed of standard image-processing
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基于熵的图像分割方法有很多，Tsallis灰度熵是其中的一种，它与其他传统熵相比，考虑了图像中目标和背景类内灰度级的均匀性-There are many entropy-based image segmentation method, Tsallis grayscale entropy is one of them。 Compared with other traditional methods, it considering the target image and the backgroun
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算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
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提出了最大类间方差法的优化算法，适合背景较复杂的图像分割-The Otsu method optimization algorithm suitable background image segmentation
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针对传统Chan-Vese(CV)模型对公路路面破损图像分割的局限性，将图像梯度信息引入CV 模型，利用路面破损区域纹理与背景的
不同，对图像进行分割。引入梯度阈值，将图像的灰度信息和纹理信息相结合，从而使分割方法更具灵活性-Distress image segmentation on the road surface limitations for traditional Chan-Vese (CV) model, the introduction of image gradient in
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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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实时监测的快速影像分割方法 BLOB分割，对背景相对确定，有实时性要求的影像分割，目标提取有非常好的效果。-Real time monitoring of fast image segmentation method to determine the relative BLOB segmentation, background, with the requirements of real-time image segmentation, object extraction results are
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阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。-Threshold segmentation technique lies in the determination of the threshold, only the threshold determination to the effective division of the object and the background, but
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GrabCut is an innovative 2D image segmentation technique developed
by Rother et al. [2004]. This paper provides implementation
details omitted from the original paper. Details covered in background
papers are summarized here so that future impl
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基于单阈值的简单背景和物体分割程序，适用于图形图形初学者。-Simple background and object segmentation procedures based on single threshold applies to graphics graphics beginners.
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Segmentation of moving objects efficiently from video sequence is very important for many applications. Background subtraction is a common method typically used to segment moving objects in image sequences taken from a statistic camera. Some existing
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系统有以下部分组成：电脑自带摄像头拍照、人脸检测、将人脸照片录入数据库、输入照片进行人脸识别。本程序是基于肤色识别的方法对人脸进行检测，人脸肤色范围是100≤B≤120，140≤R≤160，所以将此范围内的像素点置白，剩余部分置黑。利用imerode函数对图片进行球状腐蚀，然后再对图片进行中值滤波，达到平滑效果。最后，对于这张已经缩放而且二值化和各种处理之后的照片来说，如果白化区域的像素点少于1000，就舍弃。将图片进行分割，这里我们引进了欧拉数。
这样就可以把一些类似颜色人脸的背景排除。
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本系统通技术运用主要采用Servlet实现，前台页面使用jsp技术，首先接受所要处理的数据集以及参数设置，对用户的搜索内容进行分词、去除停用词，形成用户的兴趣模型；进行用户兴趣模型匿名化：从用户兴趣模型集中选取模型，计算该模型与所有等价组模型的相似性以及计算该模型与其他所有模型的相似性，根据相似性的大小进行聚合成等价组，然后再计算各自兴趣模型的权值，以达到用户兴趣模型的匿名化以及权值的平衡，然后提交到后台进行匿名化操作，最后返回匿名化结果。-The system through the use
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本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像,将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来,构建了人脸检测实验系统,并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。-Color frontal face images under complex background, skin color segmentation, template matching candidates face image block screening combined to build a face detect
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根据《基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法》论文实现的一个小函数，函数功能是实现目标图像与背景图像的分割，能够提取出感兴趣图像的位置和边缘信息,重要部分有注释-Based on the " threshold of image segmentation based on information entropy iterative improvement algorithms papers to achieve a small function function function is t
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该算法思想是寻找距离比较近而且灰度相似的成分，对于目标和背景灰度差别明显的物体的分割效果较好。-The algorithm idea is looking for a relatively close distance and gray similar ingredients, there is no obvious difference between the target and background gray objects segmentation better.
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自己写的分块分割算法，适合于场景比较复杂的物体前景背景分割。-Write their own block segmentation algorithm, suitable for more complex scene foreground and background of the object segmentation.
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GAC模型是基于边缘的图像分割方法，当图像中的对象和背景的边界处灰度值存在较大差异，那么对象的边缘就将形成明显的轮廓。-GAC model is based on the edge of the image segmentation method, when the boundary of the object and background in the image gray value differences greatly, so the edge of the object will fo
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介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并
针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图
像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标
跟踪
-A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
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