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ImageRegistration.rar
- 基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
sjrh
- 融合多个传感器检测到的障碍数据，绘出障碍地形图-Integration of multiple sensors to detect obstacles to data, topographic maps drawn obstacles
MATLABdianpeizhu
- 大量实验表明,提出的方法对同种传感器或者不同传感器图像之间的配准都是有效的。 提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法,其核心思想是采用一种快速的 基于图像灰度的角点检测新算法,通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息,然后根据这些 角点信息建立图像间角点的对应关系,并由此得到初配准参数,最后通过迭代过程以 提高配准的精度. 理论分析和实验结果表明,该算法对图像间的旋转角度没有限制, 配准精度高而且计算量较小. -Experiments show that the proposed
MCU_1908
- 针对CMOS 图像传感器输出的Bayer 格式的图像数据, 利用TI 公司的TMS320DM642 数字信号处理器的专用视频端口,可以实现图像捕获、数据传输的无缝连接的特点, 构建了以DM642 为核心的图像实时处理系统。在DM642 中采用两种通用方法(双线性插值、边缘检测) 和文中提出的信号相关的方法, 将从Bayer 公司的CMOS 图像传感器所捕获的8 位Bayer 格式图像数据, 转换为24 位RGB 格式彩色图像数据, 并通过PSNR(信噪比) 和NCD(归一化彩色差异规范) 两种评
FACE-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
Position-and-orientation-measurement
- 介绍了用单个CCD 摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方 法.-Described the use of a single CCD camera and ultrasonic sensors detect objects pose a combination of methods.
QIM
- 无理想图像的情况下，通过几幅传感器图像的数据，给出检测融合效果指标。-The case of non-ideal image, the image sensor through the pieces of data, given the detection of fusion targets.
SpeedStar
- 摄像机黑线识别算法；基于光电传感器的路径检测试验 ；S12 片内 AD 与 AD9054 片外高速 ADC 比较测-Camera black line identification algorithm
gesture-system
- 目前已有的手部运动跟踪系统大多在一定程度上限制了人体运动自由. 基于此, 提出一种无线、 可穿戴、 无障碍的腕关节、 指关节运动跟踪系统. 在人体每个手指甲上粘贴一轻小永磁体, 用以产生标示腕关节、指关节运动的信号 若干磁传感器置于手腕处的电子腕带上, 作为标示信号( 磁信号) 检测器. 当腕关节、 指关 节运动时, 永磁体在各传感器所在位置处的合成磁场发生变化, 传感器对该磁场信号进行测量, 所检测到的磁场信号送入手部姿势估计器, 估计器基于系统数学模型计算手部姿势, 从而实现对手部运动的
lindetection
- 转化成灰度图像,用prewitt算子进行边缘检测,将峰值点在霍夫空间画出,计算障碍物在视觉传感器中成像的高度-Converted to grayscale images, edge detection prewitt operator, the peak point in the Hough space to draw, calculate obstacle in the visual imaging sensor height