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bgs(1)
- 监控视频中，不缓动镜头下，不变静态背景下的前景目标提取，环境C++(In surveillance video, foreground objects are extracted under the same static background without moving shots, and the environment C++)
multiObjectTracking
- 在静态背景下，提取运动物体(前景检测）并对其标号(In the static background, the moving object (foreground detection) is extracted and its label is extracted)
3
- 对基于LMS(最小均方)、NLMS（归一化最小均方）、RLS（递归最小二乘）算法的自适应噪声抵消系统进行MATLAB仿真，发现这几种算法都能从高背景噪声中有效地抑制干扰提取出有用信号，显示出了良好的的收敛性能，相比之下RLS算法去噪效果较好，呈现出更快的收敛速度，更强的稳定性和抑噪能力(the principle of LMS (minimum mean square), NLMS (normalized least mean square), RLS (recursive least squa
TrafficDetection-master
- 一种综合多种算法的车辆检测和追踪方法，运行时间较长，但效果很棒(We implement a system for vehicle detection and tracking from traffic video using Gaussian mixture models and Bayesian estimation. In particular, the system provides robust foreground segmentation of moving vehicles
Untitled2
- 一段作为前景提取提取的函数，将静态背景中的动态目标提取(A as a function of the foreground extraction to extract, dynamic target extraction from the static background)
SmokeDetection
- 两种烟雾处理的方法可以有效的提取前景和背景，并且具备保存功能。相比较其他方法这两种方法是可以直接使用的没有错误。(Two kinds of smoke treatment methods can effectively extract the foreground and background, and have the preservation function. Compared with other methods, the two methods can be used directly
lvbo_detect
- 这是一个对红外图像通过背景预测和边缘提取取并得到红外目标，并将红外目标标识在原红外图中的效果。(This is the effect of the infrared image through the background prediction and edge extraction to get the infrared target and identify the infrared target in the original infrared image.)
13_车型识别系统
- 1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。(First click the load image menu item(load background and foreground images), which is under the image folder. 2. Then
adaptive filter
- 介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均 方 (LMS, Least Mean Squares) 、归一化 LMS(NLMS, Normalized Least Mean Squares) 和递推最小二乘 (RLS, Recursive Least Squares) 三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明，这 几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下， RLS 算法 具有良好的收敛性
car_plate
- 数字图像处理仿真，在复杂背景环境下提取出车辆牌照上的信息(Extraction of information on vehicle license plate in complex background environment)
双峰法阈值分割
- 双峰法阈值分割。阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区
2543280
- 对于静态场景,提取其背景的程序,应用三高斯模型()
airpls-pls-lda
- airpls扣掉原始数据荧光背景，pls提取主成分，lda进行线性判别分析。程序和数据完整，不懂欢迎询问(Airpls's original data of fluorescence background, pls principal component extraction, linear discriminant analysis. Program and data integrity, welcome to inquire)
image_process
- 用grabCut算法提取植物，提取前景去除背景(the achievement of grabCut algorithm)
图像运算处理
- matlab进行图像的加减乘除算法，对图像进行亮度调节、图像叠加、提取背景亮度等。(Matlab carries out image multiplication and subtraction multiplication and division algorithm, adjusts the brightness of the image, overlay the image, and extract background brightness.)
S1IM159.【已完成】基于SVM的烟雾识别系统
- 基于SVM的烟雾识别系统 运动区域提取使用的是 自适应混合高斯背景建模 特征算法使用的是 HOG+LBP 机器学习方法使用的是 scikit的SVM(Smoke recognition system based on SVM The moving region extraction uses adaptive Gaussian mixture background modeling feature algorithm, hog + LBP machine learning method