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视频监控技术
- 而如今的机场监控以电视监控为主,这种监控方式存在着模拟单一控制、体积大、成本高、信息共享不便的诸多缺点。因此本课题根据视频监控的发展方向,提出并实现了一种全数字、网络化的视频监控方案,该方案具有设备体积小,成本低,即插即用、方便传输的优点,为后继的图像处理及智能监控打下良好的基础,对于提高机场数字化、信息化安全保障措施具有很强的现实意义。
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- 摘 要:曝光瞬间造成图像模糊的运动通常作为直线运动近似处理 ,若能找出模糊图像的运动模糊方向 ,并将之旋转到水平轴 ,则二维问题可简化为一维来处理 ,大大简化由模糊图像估计出运动模糊点扩散函数以及图像恢复的过程 ,并为图像恢复的并行计算创造有利条件。由于运动模糊降低了运动方向上图像的高频成 分 ,沿着运动方向实施高通滤波 方向微分 ,可保证微分图像灰度值 绝对值 之和最小。基于此 ,本文利用双线性插值的方法 ,固定并适当选取方向微分的微元大小 ,构造出3 ×3方向微分乘子 ,得到了高效高精度
wave_atoms
- 波元法的两篇经典创新文献,说明了其原理和应用领域,请对方向小波感兴趣的图像处理研究人员分享-Wave element methods for two classical innovation literature describes its principle and applications, please right direction of wavelet image processing researchers interested in sharing
level-set
- 水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的 为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性.对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法无重新初始化水平集方法连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点
fast-template-matching
- 本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响,且对于部分遮挡的情况,亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向,本文根据曲面拟合原理, 通过平移变换,推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度,也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求,主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值