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Study.on.License.Plate.Segmentation.Based.on.Color
- 智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌 区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。-Intelligent Transport System in the license pla
A-Fusing-Color-and-Gradient-Features-Approach-to-R
- 本文通过融合图像的颜色和梯度特征 ,实现了一种实时背景减除方法。首先融合颜色和梯度特征建立新的能量函数 然后基于图切割算法最小化能量函数 ,并对前景P 背景进行分割 最后使用光流验证前景区域的真实性 ,并更新背景模型。- Based on the fusion of color and gradient features , this paper implement s a novel approach to real-time background subtraction.Firstly ,
InteractiveImageSegmentationbasedonMergingRegion.r
- 基于区域融合的半监督的图像分割算法。首先在背景和前景手动设置初始分割标记，在迭代过程中不断通过区域融合操作获得最大相似度的区域，从而实现目标分割。-Regional integration based on semi-supervised image segmentation. First of all, in the background and foreground segmentation manually set the initial marking, in the iteration
imagefusion
- 提出了一种基于多通道 Gabo r滤波器和 FCM聚类的图像融合新方法。该方法先利用模糊 C2均值聚类算法在多通道 Gabo r滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割 再对待融合图像进行多尺度小波分解 在此基础上利用 Gabo r滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度 ,应用区域相似度及信息量构造加权因子 ,从而得到融合图像的小波系数 最后 ,利用小波逆变换得到融合图像.-Proposed a multi-channel Gabo r filter and FCM clustering f
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- 本文提出一种基于特征点的运动场景图像拼接算法。基于相似变换消除选取在运动物体上的特征点，并使用RANSAC 算法进行外点的剔除。在融合阶段，根据齐次变换矩阵求得对2 幅图像的差异图像，并执行区域增长算法，从而分割出运动区域。使用一种分段映射算法生成全景图像。实验证明了算法的有效性-This paper presents a scenario based on the movement of feature points image mosaic algorithm. Selected based
Key_Technology_for_Image_Mosaics-
- 提出一种基于特征点的运动场景图像拼接算法。基于相似变换消除选取在运动物体上的特征点，并使用RANSAC算法进行外点的剔除。在融合阶段，根据齐次变换矩阵求得对2幅图像的差异图像，并执行区域增长算法。从而分割出运动区域。使用一种分段映射算法生成全景图像。实验证明了算法的有效性。-A feature-based algorithm for image mosaics of 8c宅Iles with moving objects is pI．oposcd．The algorithm eliminates
BBSD
- 基于区域的空间域图像融合。先对源图像作小波分解，低频分量加权平均，高频分量用模糊C均值聚类算法进行区域分割，对区域进行基于ssim值的融合，最后小波逆变换得到融合图像。-region based spatial domain method.First do the source image wavelet decomposition low frequency components weighted average of the high frequency component using Fu
Desktop
- 实现图像分割活动轮廓模型融合了图像的多种信息，分割出来的图像边缘是一个封闭的曲线。 本文的研究目的是寻找一种分割效果精确，同时分割速度快的基于活动轮廓模型的 医学图像分割算法。本文首先阐述了医学图像分割的背景，研究的意义，并介绍了 常见的医学图像分割算法。其次，介绍了活动轮廓模型的原理，并提出了其中的热 点研究方向：几何活动轮廓模型。再次，将其分为基于轮廓的几何活动轮廓模型和 基于区域的几何活动轮廓模型两个方向，分别提出改进的算法。(image segmentionI n r e c