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VC＋＋图象编程基础源代码,包括 Hough变换、阈值分割、轮廓提取与跟踪等图象处理的基础操作-VC + + programming based image source code, including the Hough transform, threshold segmentation, Contour extraction and tracking the basis of image processing operation
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本程序是基于Matlab的米粒图像的分割、计数以及周长、面积、形状因子等参数的计算。图像分割是基于腐蚀膨胀算法，选用边界跟踪法计算周长，程序代码清晰明了，对于参数的计算速度较快，且参数计算精度较高。-This procedure is based on the Matlab image segmentation grain of rice, counting and perimeter, area, shape factor and other parameters of the calcula
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在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速
去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最
优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方
法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。
-In the optimal threshold segmentation based on region growing
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Color based segmentation, filtering & tracking codes, all in one zip file.
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1.图像分割方法研究综述；2.基于边缘检测算子的双阈值二值化方法；3.结合形状统计信息的水平集图像分割 4.基于方向局部方差的快速主动纹理分割 5.基于目标轮廓的运动跟踪 6.左心室核磁共振图像的分割-1. Methods of image segmentation 2. Based on Edge Detection Operator of dual-threshold binarization methods 3. Combined with the shape of the level
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基于粒子滤波与改进水平集的人手跟踪论文，论文中详细介绍了手势分割的实现算法-Based on particle filter and improve the level set of hand tracking paper, paper introduces the realization of gesture segmentation algorithm
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《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
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对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman code法对细胞轮廓进行跟踪编码。根据编码所得的链码特征分析细胞的轮廓形态，找出粘连细胞图像中的凹角点，再将凹角点进行分组配对完成粘连细胞的分离。在追踪部分，针对细胞的运动特性，将细胞分为惰性细胞和
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A matlab for detecting events in a soccer game video. Used covariance tracking to recognize ball. Used color-based segmentation to recognize players. Based on curvature of the ball trajectories and the position relationship between players, events ar
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video object segmentation based on accumulated frame differencing
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许多特征跟踪算法已被提出
为运动分割,但由此而轨迹
不一定是正确的。在本文中,
我们提出一种技术用于去除野值的基础上
在对知识,正确的轨迹约束的
在他们的网域的子空间的。我们第一次
合适的子空间的轨迹鲁检测
然后用RANSAC移除那些大型
后遗症。使用真实的视频序列,我们证明了
我们的方法是有效的,即使多个对象
移动在场景里。我们也证实分离
我们确实是提高精度的方法。
-Many feature tracking algorithms have b
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均值漂移Mean Shift算法是一种基于核密度估计的处理方法，被广泛用于图像降噪，分割和目标跟踪中，本代码是图像分割实现。-Mean Shift algorithm is a kernel density estimation based approach is widely used for image noise reduction, segmentation and target tracking, the code is to achieve image segmentation.
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将在通过比较多种仿射不变性区域的基础上，选取最大稳定极值区域(MSER)对图像内容进行分割和提取-In a variety of affine invariance by comparing regional basis, select the maximum stable extremal region (MSER) for image segmentation and content extraction
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Hough-based Tracking of Non-Rigid Objects-extend the idea of Hough-Forests to the online domain and couple the center vote based detection and back-projection with a rough segmentation based on graph-cuts.
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这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块：
图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示
图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸
图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割，
图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声
图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二
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基于ＯｐｅｎＣＶ的车辆轮廓检测为了获得理想的车辆轮廓线，提出了一种基于开源计算机视觉库ＯｐｅｎＣＶ的轮廓检测新方法。首先对图像迸行形态 学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理，获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线。 在ＶＣ＋＋６．０环境下，利用Ｏｐｅｎｅｒ编程实现了此方法。-Proposed a new method of contour detection based on open source computer vision library OpenCV Op
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基于opencv的车牌识别程序，能实现目标跟踪，截图，车牌识别包括了打开图像、图像二值化、车牌定位、字符分割、字符识别等。-Opencv-based license plate recognition program, to achieve the target tracking shots, license plate recognition, including the open image, image binarization, license plate localization, c
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基于视频的人脸跟踪，方法为肤色分割法有有效定位视频中人脸位置-Video-based human face tracking methods for skin color segmentation method the effective positioning Video human face location
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在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸检测算法是必不可少的。本文主要是对基于matlab平台的彩色图像皮肤区域分割算法及人脸检测系统的设计做了介绍。-In the face image information processing, including face recogniti
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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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