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针对传统背景建模存在的问题，文中基于低秩矩阵恢复原理，直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解，而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁，文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法，以得到更加有效的背景建模算法。基于
实际视频序列实验，结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。-In this paper，a novel method is present based on low-rank matrix r
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针对户外视频监控存在光照变化这一问题, 提出一个用于准确完成目标检测的实时背景建模框架. 考虑到目标检测
的准确性要求, 建立基于帧间像素亮度差统计直方图的像素亮度扰动阈值. 在此基础上, 针对背景建模的实时性要求, 提出一种基于自回归背景模型的参数快速更新方法. 鉴于不同光照变化的适应性要求, 定义对光照变化不敏感的背景纹理模型. 上述模型统称为自回归{ 纹理(Auto regression and texture, ART) 模型, 该模型适应于户外光照变化. 基于该模型构建像素亮度和纹
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基于SVM支持向量机的图像前景和背景分割代码他，通过手动选择训练样本生成分类器，然后进行分割-SVM SVM based image segmentation code foreground and background, he generated classifier by manually selecting training samples, and then split
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一种实现运动车辆检测的方法，并且可以把运动物体标记出来，同时实现背景提取，前景提取等功能。-A method for detecting the motion of the vehicle to achieve, and the moving object can be marked, at the same time, background extraction, foreground extraction functions.
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backgroundsubtractionGUI.m 实现背景差分方法的基本GUI界面设置
diedaierzhihua.m 用迭代分割的方法实现图像二值化
foreground.m 背景差分方法中前景图的构建
mianhuizhi.m 图像可视化中ct、mri图像的三维面绘制方法
rotate3d.m 图像可视化中对ct、mri图像进行面绘制并旋转
video2image.m 从视频中批量截取多帧图像
weicaise.m 对图像进行伪彩色处理-backgroundsu
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背景提取 采用高斯滤波进行背景提取 很好地把把背景提取出来-Gaussian filtering method is used for background extraction well distinguish between background and foreground
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混合高斯模型，能够区分前景和背景。导入视频可世界运行。但是还没有去噪，可能对前景分析不够准确。-The code of Hybrid Gaussian,It can distinguish the difference of foreground and background.
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实现车辆与背景的分割，提取前景车辆的信息-A vehicle and background segmentation, foreground extracting vehicle information
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图像的合成，通过载入前景图像和背景图像使得自然融合。-Composite image, by loading foreground and background images so that the natural integration.
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基于背景和前景种子选择的显著性检测，文章和代码-Saliency detection via background and foreground seed selection
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大连理工大学卢湖川教授团队显著性检测方法3-Saliency Detection via Background and Foreground Seed Selection
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蓝幕技术是通过在同一色彩的背景上拍摄物体，通过背景色彩特殊的色调信息加以区分前景和背景，从而达到自动去除背景保留前景的目的。-Blue screen technology is by shooting the same color of the background object, to distinguish between foreground and background information by the special tone color of the background to
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景-The use of foreground and background to achieve segmentation adaptive threshold method based on histogram
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车型识别系统，步骤为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。
-Vehicle identification system, step 1. First Click Load Image menu item (loading background and foregro
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影像抠图的目的是利用有限的样本，从影像背景中提取前景目标，并估计前景的透明度，即前景掩膜-The purpose is to use image matting limited sample, extract foreground objects the background image, and estimate the prospects of transparency, that the prospects mask
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Chan-Vese模型是基于区域的几何活动轮廓模型,此模型根据灰度级的同质性进行分类，图像域包括背景区域与前景区域。-Chan-Vese geometric model is region-based active contour model, this model are classified according to the gray level of homogeneity, including the background image field area and the foregro
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使用背景减进行前景提取，并进行人群密度检测-Foreground extracted using background subtraction, and crowd density detection
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一、车型识别
1.首先单击车型识别菜单下的载入图像菜单项（载入背景和前景图像）。
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，轮廓提取。
3.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。
4.测试图像存储在img文件夹下，车型轮廓模板存储在contour文件夹下。
二、车牌识别
1.先打开一幅图片，然后在车牌定位与识别菜单下依次点击：车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。
2.测试图像存储在img文件夹下。
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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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基于近邻梯度法的低秩矩阵重构程序，可以用于图像分割，将目标图像分割为背景和前景，从而将前景分离出来。-Based neighbor gradient method low rank matrix reconstruction procedures can be used for image segmentation, the target image into background and foreground, which will separate the foreground.
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