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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。
Cottonfieldsprayingagriculturerobotsguidancewayrec
- 为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法, 以 自然环境下采集的棉田图像为研究背景, 在L ab 色彩空间 进行处理, 把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈 值分割法将图像转化为二值图像, 并经过中值滤波去除噪 声。二值图像垂直方向投影做直方图, 利用波谷位置确定左 右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散点, 通 过Hough 变换得到导航路径, 进而得到导航控制参数。利用 坐标系转换关系将图像坐标系中的导航信息转换到世界坐 标系, 从而控制机器人行
图像加密技术综述
- 随着Internet技术的发展,人们对通信隐私和信息安全技术越来越重视.综述了图像加密技术的进展状况,对其中的若干图像加密技术,如图像像素置乱技术、基于秘密分割和秘密共享的图像加密技术、基于现代密码学体制的图像加密技术以及基于混沌动力学体制的图像加密技术的原理、特点与算法实现都做了阐述,并对这些图像加密技术做了分析与比较,指出了它们各自的优缺点和应用局限性,并讨论了今后的发展方向.
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
Computer-Graphics
- 研究生计算机图形学的读书报告！计算机图形学在追求真实感方向的研究发展已进入一个发展的平台期，基本上各种真实感特效在不计较计算代价的前提下均能较好得以重现。然而，人们创造和生成图片的终极目的不仅仅是展现真实的世界，更重要的是表达所需要传达的信息。例如，在一个所需要描绘的场景中每个对象和元素都有其相关需要传达的信息，可根据重要度不同可采用不同的绘制策略来进行分层渲染再加以融合，最终合成具有一定表意性的图像。为此，研究者已经开始研究如何与图像处理、人工智能、心理认知等领域相结合，探索合适表意性图形生成
april2010_1
- 基于FPGA的方向滤波指纹图像增强算法实现，本文利用FPGA具有丰富寄存器资源、可满足高速系统设计等特点，设计了一种基于FPGA纯硬件方式实现方向滤波的指纹图像增强算法。设计采用寄存器传输级（RTL）硬件描述语言（Verilog HDL），利用时分复用和流水线处理等技术，完成了方向滤波指纹图像增强算法在FPGA上的实现。-Directional filtering fingerprint image enhancement algorithm based on FPGA using the FP
wavelet-image-edge-detection
- 方向可调小波图像边缘检测，该算法的主要功能是通过小波变换将图像的边缘检测出来。图像的边缘，按像素点来看应该是灰度值突变的地方，方向可调小波边缘检测正式应用这一特性将图像的边缘提取出来-The steerable wavelet image edge detection, the main function of the algorithm is the edge of the image detected by the wavelet transform. The edge of the ima
sport-target-detection-track
- 图像梯度方向直方图（HOG)特征基础上云模型运动目标检测算法,提出HOG特征为基础的均值漂移算法 -Moving target detection algorithm of image gradient orientation histogram (HOG) features based on cloud model proposed HOG feature based on mean shift algorithm
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
OV7670-Hardware-Guide
- OV7670照相模组 硬件应用指南文件只能给那些获得OmniVision Technologies, Inc. 批准的员工、 组织、团体使用。OmniVision公司机密 Table of Contents 1. OV7670 模组参考设计 注 1.PWDN和RESET不用时，应接地 2. OV7670 模组接口参考设计 2.1 引脚定义 2.2 电源供给 3. OV7670 照相模组操作 3.1 节电模式 3.2 照相模组工作在不断电的节电模式
tuxianglunkuo
- 图像轮廓提取方法研究 ：对现有的轮廓提取~E-q~进行分析，把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、 活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类，并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望，提出神经动力学方 法是轮廓提取方法的发展方向。-The current research methods for contour extracting are discussed．The main methods are classified into
K-PCA
- ＫＰＣＡ变换的matlab图像处理方向的一些matlab程序-The KPCA transform matlab image processing matlab program direction
Analysis-on-Moving-Object
- 计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人 工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通 等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类, 研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉 跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
image-matching-
- 针对 １２８ 维 ＳＩＦＴ 特 征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率 ． 实验结 果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果 ． 与原算法相比，在保 证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低 １０％～２０％ ， 对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低 ５％． -For 128-dimensi
VS2010_P_OpenCV2.4.3
- 基于open_cv的图像处理opencv的，能够识别动态环境下运动目标，并指出运动目标前进方向程序-Opencv-based moving target detection, able to identify the dynamic environment of moving targets
Image-Super-Resolution-Algorithms
- 前基于图像块稀疏表示的超分辨率重构算法对所有图像块都用同一字典表示，不能反映不同类型图 像块问的筹别．针对这一缺点，本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法．该方法先利用图像局部特征将图像块分为 平滑、边缘和不规则结构三种类型，其中边缘块细分为多个方向．然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别 训练各自对应的低分辨率和-岛分辨率字典．重构时对平滑块利用简单双三次插值方法，边缘和不规则结构块由其对应 的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪箅法重构．实验结果表明，与单字典稀疏表示算法相比
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- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
信号与图像的稀疏分解及初步应用
- 信号与图像的稀疏分解是信号与图像的一种新的分解方法，在信号与图像的压缩编码、去噪、信号的时频分析与信号识别等方面有看极为广阔的应用前景，是信号与图像处理研究领域中一个新的很有意义的研究方向。本书总结了国际上在这一研究方向 的研究进展以及作者多年来的研究成果。在稀疏分解方法方面，重点介绍了作者关于信号与图像稀疏分解快速算法的研究成果。在稀疏分解应用方面，重点介绍了作者在信号处理及图像压缩编码方面的研究成果。