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- 在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降 分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生“拖尾”现象 不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和“拖尾”现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的
GMMPLBF
- 图像分割 将主动轮廓模型与高斯混合模型结合，能运行-image segmentation
Image-Region-Segmentation
- 位图图像稳定区域分割的种子点选取条件，区域定义 区域分割 高斯混合模型 高斯分布 种子点选取 阈值选取 灰度范围-Bitmap image stabilization region segmentation of the seed point selection conditions, regional definition Region segmentation Gaussian mixture model Gaussian distribution The seed point select
MOG
- 使用Opencv实现的混合高斯背景建模，能够对图像的前景和背景进行分割。-Gaussian mixture background modeling using Opencv achieved, it is possible to image segmentation of the foreground and background.
DPGMMMRI-segmentation
- 基于狄利克雷过程的无限高斯混合模型的脑医学MRI图像分割-Dirichlet process mixture model Brain MRI image segmentation algorithm