运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能

关于图像超分辨率重建的系统设计关键算法,以光学系统简化模型引入,适合大视角的超分辨率重建-With regard to image super-resolution reconstruction of the system design key algorithms in order to simplify the model for the introduction of optical systems, suitable for large view of the super-resolut

数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一种特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。在计算机视觉技术研究中，建立特定的数学模型，可以大大简化问题。本文将从图像分割、特征提取、图像识别、三维重构等计算机视觉技术中几个重要方面来论述数学模型的应用。-Mathematical model can be described as: for a particular real-world objects, for a specific pur

首先对图像 进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向 匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量 多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea