搜索资源列表
RgnGuide_src
- 这个源代码是用来实现图形之间的基本运算的，包括求交集、并集、差集等等。而且图形的形状也可以任意选择，可以是圆、线段、点、多边形等等。-the source code is used to achieve the basic graphics operations, including for intersection and set difference, and so on. The shape and graphics can choose freely, it can be won, se
SR_1
- 基于分块的人脸图像超分辨率学习算法实验平台，利用学习到的训练集图像信息对低分辨率图像超分辨率，并可以查看超分辨率后的图像块匹配结果（用鼠标双击结果显示窗口中的实验图像），可以设置实验参数。-Block-based face image super-resolution algorithm for the experimental platform to learn, learning to use the training set of low-resolution image informat
sanjiaopoufen
- 在VS2008和opencv下，对2D/3D点(云)数据实现三角剖分，运算速度快，实时性好，计算精度高，并对三角剖分进行了优化，可以处理复杂点集的三角剖分，可以用于人脸识别的工作-In the VS2008 and opencv, the pairs of 2D/3D points (cloud) data to achieve triangulation, calculation speed, real-time performance is good, high precision, and
VC++_image_Code
- VC++6.0图像处理算法集:图象的几何变换、平滑(去噪声)、锐化、腐蚀、膨胀、细化算法、半影调、抖动、直方图修正、彩色变换、腐蚀，膨胀，细化等算法，并有可执行文件供试用，并附有配套电子收，是图像处理入门的好资料。-VC++ 6.0 image processing algorithms: image geometric transformation, smoothing (to noise), sharpening, corrosion, expansion, thinning algorit
levelsetinimageprocesing
- 对图像分割进行研究,是图像处理的一个重要问题。Level Set 方法是一处描述曲线以曲率相 关的速度演化的有力工具。本文研究了水平集曲线的演化方法,对水平集方法的原理进行了比较详细的阐 述,并将其应用于图分割。- The study of image segmentation is an important problemfor image processing ,Level set methodis an effective tool for describing the cur
SVM_FACE
- 基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~ 言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了 对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法 IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
Meanshift
- 提出一种基于区域生长与Mean shift算法相结合的动 态变形手势跟踪算法.该算法在跟踪初始阶段通过帧间差分法对手势中心完成自动初始化,利用区域生长算法采 集手势样本点,并通过Mean shift算法对目标中心进行精确定位.实验结果表明,该方法能够对动态变形手势实现 精确实时的跟踪,可较好地降低算法的时间复杂度,保证运动目标跟踪的稳定性和连续性. -Considering the traditionalMean shift algorithm has the problem o
7
- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
Julia
- 绘制朱丽叶集的边界，并将结果输入位图中。-Juliet Set to draw the boundary, and the results input bitmap.
level-set-method
- 介绍了水平集方法及其在图像分割中的应用，并对水平集方法进行了展望-Introduced the level set method and its application in image segmentation, level set methods and prospects
CV1
- 基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割的改进算法，能够很好的分割图像内部孔洞并快速收敛-Mumford-Shah model based on the level set image segmentation of the improved algorithm, segmented image can be very good and fast convergence of the internal pore
danshuipingji
- 对一个具有多目标的图像进行分割，对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长，在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式，迭代时水平集每更新10次重新初始化水平集一次。这样，我们基本可以将简单的多目标图像进行分割。 -Split the image of a multi-objective function defined in MATLAB, and set the appropriate time, space step in
jiandanCVmoxing
- 对一个具有多目标的图像进行分割。对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长。在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式。 -A target image segmentation. MATLAB definition, function, and set the appropriate time and space steps. The second-order calculation of the level set in t
image-segmentation-procedures
- Matlab水平集算法的图像分割程序，并附有详细解释-Matlab level set algorithm for image segmentation procedures, together with a detailed explanation of
An-Object-Tracking-Method-
- 室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感 器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，结合均值漂移 算法与水平集曲线演化实现目标定位，并给出了目标尺度和模板更新方法；对多目标跟踪的互相遮挡问题，通过判 断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明，该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情 况，实现目标的稳定跟踪。-Considering the poor stabilit
a-detection-method-based-on-feature
- 作者采用基于特征的车辆检测方法，其算法执行速度比较快，能够适应单目视觉系统的使用需要，而且也无须像基于训练的方法那样利用选取的车辆特征集对样本数据进行训练。本方法直接从图像中提取用于车辆检测的特征，以此来判断车辆是否存在并确定车辆的位置。-Of feature-based vehicle detection method, the algorithm performs faster, able to adapt to the use of the monocular vision system,
Interacting-multiple-model-algorithm
- 针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题，提出了一种自适应模型集IMM算法． 利用IMM算法中的模型概率含义，并以此对模型集的收缩比例因子进行设计，这样模型集通过向 中心模型收敛可完成自适应调整，而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息．-Tracking accuracy, the goal of interacting multiple model (IMM) algorithm and an adaptive model set IMM algorithm. IMM
fast-human-tracking-
- 为实现红外图像序列中人体轮廓的精确跟踪, 提出了一种基于快速水平集的新算法. 首先, 在目标 区域及其邻近背景区域带上, 而不是在整个图像平面上, 采用模式分类中的最近邻决策思想来构建快速水 平集算法的速度函数 然后, 采用基于动态邻近区域的快速水平集来演化目标边界曲线以实现目标的轮廓 跟踪. 实验结果表明, 该算法能适应目标尺度的变化、目标的分裂或合并, 并获得人体的精确轮廓.-Fast contour tracking algorithm for human body in
Improved-cv
- 当红外图像中包含较强噪声时, C-V 模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓 同时, C-V 水平集采用偏 微分方程( PDE) 实现, 存在计算量大、分割速度慢的缺点。为此, 本文提出了改进的快速算法, 该算法保留了C-V 模型的全局优化特性, 并通过窗口滤波整合图像邻域空间信息来构建曲线进化的外部速度, 从而提高C-V 模型 的抗噪性并减少分割中产生的冗余轮廓 采用基于双链表的快速水平集算法来实现曲线的演化, 去除了传统算 法中的重新初始化和PDE 求解的过程, 减少了迭代步数
201342316486892
- 图像处理算法集:图象的几何变换、平滑(去噪声)、锐化、腐蚀、膨胀、细化算法、半影调、抖动、直方图修正、彩色变换、腐蚀，膨胀，细化等算法，并有可执行文件供试用，并附有配套电子收，是图像处理入门的好资料。-Image processing algorithms: image geometric transformation, smoothing (to noise), sharpening, corrosion, expansion, thinning algorithm, penumbral tu