搜索资源列表
B样条小波边缘检测的改进算法
- 第1章为绪论。简要介绍了课题研究背景、意义及研究现状。 第2章具体介绍小波变换应用在图像边缘检测的基本原理。在连续小波变 换基础上引入实际中应用范围较广的离散小波变换，重点分析了多分辨率小波 变换。 第3章介绍B样条小波边缘检测的改进算法。基于B样条小波变换，将 Contourlet变换应用在多尺度自适应阈值边缘检测中。 第4章介绍多层次自适应空间系数高斯小波边缘检测方法。将灰度共生矩 阵特征值应用在高斯小波变换中，提出一种多层次自适应算法。 第5章介绍Canny算子与小波变换结
MSK信号的数字解调新方法
- 近年来通信信号的数字解调技术引起了人们的广泛关注, 本文根据M SK 信号的数学特征, 提出了一种基于MSK 信号特殊点FFT 的实部或虚部比较判决的方法来实现M SK 信号的数字解调。推导了在高斯白噪声背景下该方法的误码情况。计算机仿真结果表明该算法是简单、有效的。与传统的M SK 最佳解调方法相比本算法对载波频偏不敏感, 可以应用于一些通信侦察和截获的场合。
GMM.rar
- 混合高斯建模是背景建模中的一种经典方法，对复杂背景具有较好的适应性！,Gaussian mixture modeling is modeling in the context of a classical method, the complex has better adaptability background!
Adaptive-background-mixture-models-
- 在目标检测中有关高斯背景建模方法的实现和国际上先进方法的介绍-Adaptive background mixture models for real-time tracking（高斯背景建模方法）
gao
- 主要介绍了基于（单、多）高斯统计模型的背景获取法-Mainly based on the (single, multi-) Gaussian statistical model to obtain the background of law
KdistributionandGaussianclutter
- K分布和高斯杂波复合背景下的相干雷达目标检测-K distribution and Gaussian clutter in the context of complex coherent radar target detection
111
- 基于混合高斯背景建模和阴影抑制算法, 可以消除混合背景下的阴影-mixture gaussian model(GMM)
backgroundmodel
- 几篇英文的关于高斯背景建模的文章，很有参考价值，大家可以阅读以下-Several English articles on the Gaussian background modeling, a good reference, we can read the following
Background-Extract
- 介绍了背景的提取与自适应更新的算法,提出了一种基于直方图统计与多帧平均混合的算法。 这种算法克服单纯的多帧图像在车流量多、车速低时出现拖尾和模糊的现象,且相对于混合高斯模 型,其计算复杂度较低。该算法已通过TIDM642 DSP硬件平台实现,实验图像结果表明,该背景提 取算法的速度快,且符合实际场景 -The paper introducesbackground extractionswith self-adaptive update algorithm and puts for
An-improved--background-model-
- 在移动目标检测中的，在高斯背景建模的基础上滤除阴影OpenCV-An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection（在高斯背景建模的基础上滤除阴影OpenCV
GS
- 基于混合高斯模型的算法，我们可以利用该算法提取前景，检测背景！-Gaussian mixture model-based algorithm, we can take advantage of the the algorithm extracted prospects, detect background!
Zivkovic04icpr
- Zoran Zivkovic 写的一篇关于混合高斯进行背景检测的改进论文-Zoran Zivkovic wrote an article on the Gaussian mixture background detection improvements papers
Video-Surveillance
- 文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块，提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先 分析对重要军事目标进行监控的特点，归纳运动目标的特征，根据特征建立正常模型；然后运用中值滤波对监控视频进行 预处理，再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标，通过特征提取确定运动目标的属性，与正常模型进行匹配 处理后，得出运动目标是否异常；最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract：This article designs the intelligent vi
背景建模法
- 介绍当前几种比较常见的背景建模方法，例如高斯，码本，均值等
GMM
- 混合高斯背景建模方面不错在资料，值得参考-Gaussian mixture background modeling in the data, it is also useful
improved_gussian_cal
- 高斯改进算法，背景减除法，方法很有效。可以参考-Gauss improved algorithm, background subtraction method, the method is very effective
FTN
- 摘 要传 统 理 论 认 为 带限信道中传输码元的速率不能大于 速 率否则将会引起严重的码间串扰 降低通信系统的可靠性 然 而 在 年 提 出在加性白高斯噪声信道中 若 码 元 速 率 超 过 速 率 在 以 内则仍可保证误码性能不下降 基于上述研究背景 文章结合基带传输系统无 传 输 的 条 件 给 出 了 速 率 的 定 义 介绍了利用部分响应系统实现 速率传输的思路和方法并从进一步提高数据速率 的角 度引 出 了 传 输 的 概 念 说明了部分响应与 的 联 系 和 区 别
Background-separation
- 高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割，可用来做前背景分离，分离出运动物体，达到抠图的效果-Gauss video processing and tracking moving foreground background segmentation, can be used to do before the separation, separation of a moving object, to achieve the effect of Gauss matting video processin