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jiyuHausdorffdetuxiangpeizhun.
- 针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换，推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广 义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比，缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时，根据Hausdorff距 离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面，节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算 Hausdorff距离时，剔除琐碎的边缘，仅使用较长的边缘计算。试验结果表明，这些改进方法较大地提高了基于 Hausdorff距离的图像配准的计算速度。
camshiftdemo
- Gary R．Bradski提出CamShift算法，即"Continuously Adaptive Mean-Shift"算法。是以颜色直方图为目标模式的目标跟踪算法，可以有效地解决目标变形和部分遮挡的问题，而且运算效率很高。在视频跟踪过程中，CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。-Gary R. Bradski CamShift proposed algorithm,
CamShift
- camshift算法：视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。 -camshift algorithm: all the video frames for MeanShift operations, and on a result (ie, Search Window center and size) as the next frame MeanShi
NLMeans
- 非局部均值滤波 输入: 待平滑的图像 t: 搜索窗口半径 f: 相似性窗口半径 h: 平滑参数 NLmeans(ima,5,2,sigma)-Non-local mean filtering input: to be a smooth image t: the search window radius f: similarity of the window radius h: smoothing parameter NLmeans (ima, 5,2, s
NLmeansfilter
- 进行对非局部均值算法的详细讨论包括权值的计算，均值的实现以及对于搜索窗口的讨论-Detailed discussion of the non-local means algorithm including the calculation of the weights, the realization of the mean and the discussion of the search window
image-matching
- 图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。-Image matching means through a certain matching algorithm identification between two or more images corresponding points, such as
NLMeans
- 非局部均值图像去噪，基于搜索窗 区域相似性-Non-local means image denoising based similarity search window area
meanshift1
- 函数 cvMeanShift 在给定反向投影和初始搜索窗口位置的情况下，用迭代方法寻找目标中心。当搜索窗口中心的移动小于某个给定值时或者函数已经达到最大迭代次数时停止迭代。 函数返回迭代次数。-In the case of a given function cvMeanShift back projection and initial position to the search window, using an iterative method to find the center of th
me_epzs
- me_epzs：中值预测，一般是最有可能是正确的块匹配位置为起点的搜索中，搜索在一个固定大小的窗口中的最佳匹配块。-me_epzs：The median forecast in general is most likely to be true block matching position as a starting point for the search, the search for the best matching block in a fixed-size window.
camshift
- Camshift它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是 Continuously Adaptive Mean-SHIFT ，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。-CAMSHIFT it is improved meanshift algorithm, called for
NLmeansfilter
- 非局部均值是一种基于快匹配来确定滤波权值的。即先确定一个块的大小，例如7x7，然后在确定一个搜索区域，例如15x15，在15x15这个搜索区域中的每一个点，计算7x7的窗口与当前滤波点7x7窗口的绝对差值和，然后在计算一个指数函数，所有的搜索点都用指数函数计算出一个权值，当然还有权值的归一化。根据这个权值进行点的滤波操作。-It is a non-local means to determine the filter weight based on fast matching. That is,
gaoliangdianjiance
- 图像中较小的亮点检测，利用在二值图像中，进行八邻域寻找的方法，能找到高亮点的具体位置，并框出(Small window in the image detection, the use in binary image, the eight neighborhood search method, can find the location of the high window, and the box)
camshift
- CamShift 是一种应用颜色信息的跟踪算法，在跟踪过程中，CamShift 利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。(CamShift is a color-based tracking algorithm. In the process of object tracking, CamShift operates on a back-projectionimage produced fro