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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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video object segmentation based on accumulated frame differencing
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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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运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况,对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法,首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测,并将其与图像分割技术相结合,得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测,其匹配过程仍基于互信息理论,实验结果证明:该算法具有较高的计算效率和准确性,应用前景广泛。-it is of important practical value
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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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使用基于软阈值分割(LLS)的目标跟踪算法,快速准确,可直接运行-A target tracking algorithm based on soft threshold segmentation (LLS)
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本书是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖 Python 语言讲解了基础理论与算法,并通过
大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、
立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。(This book is an authoritative guide to computer vision programming, which explains basic theories and algorithms based on
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