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MotionDetection
- 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
ImageRegistration.rar
- 基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
infraredimage.rar
- 针对红外图像序列运动目标检测和识别,针对复杂动态场景下的红外目标检测问题，提出了一种基于交叉熵的过渡区提取的红外运动目标检测方法,保证是原创，自己辛苦的作品）,infrared image detection
condensation.rar
- 粒子滤波实现图像序列中的运动目标检测，跟踪matlab程序，有注释，有图像序列,Particle filter realization of the image sequence in the moving target detection, tracking matlab codes, there are notes, contains image sequence
200719930586404
- 视频图像序列中分的运动目标检测matlab源码，分割运动目标-carve the moving target detection Matlab source, Moving Target Segmentation
paper
- 智能交通监视系统中基于边缘的运动目标提取算法 本文的算法是基于C++和OPEN CV实现的，要运行此程序首先要安装这两个软件 由于本文在采集图像时用到的视频图像较大 ，要100多兆，所以演示程序采用另一个视频，以观其效果 本程序中采用视频序列的前四十帧的奇数帧提取出背景边缘，用参数backframes来控制，backframes/2 即是采用的帧数。 cedge_thresh1和cedge_thresh2来控制做背景检测是用到的CANNY算子的两个阈值。
MatlabImageSequenceOfMovingTargetDetectionAndTrack
- Matlab图像序列中的运动目标检测与跟踪 关于序列图像的动态目标跟踪-Matlab image sequence of moving target detection and tracking on image sequences of dynamic target tracking
chafen
- 运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
Infrared_Target_Detection
- 红外图像运动目标检测、识别与跟踪算法演示程序。附件：点目标到面目标完整图像序列 -Infrared images moving target detection, identification and tracking algorithm demo program. Attachment: point target to the target area complete image sequence
ji
- 运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、目 为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。根 列图像的背景情况可以将运动目标检测划分为静态背景下运动目标检测 态背景下运动目标检测，本章主要研究静态背景下的运动目标检测算法。 -Moving target detection is the lowest level of video surveillance systems, is the target tracking, target clas
ji
- 运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、 标行为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。 -Moving target detection is the video surveillance system, the bottom is the target tracking, target classification, and so on the basis of standard behavior understanding, so vide
Optical-Flow
- 图像序列中运动目标检测 用光流法（H-S法）实现的 效果不错 亲测 做这方面的可以参考一下-Moving target detection in image sequences using the optical flow method (HS Code) to achieve the effect of good pro-test to do in this area can refer to what
yundongmubiao
- 一篇关于视频图像序列运动目标检测的论文，写的很好，和大家交流一下-A video image sequence moving target detection paper, write well, and we exchange
FindMoving
- 由运动目标检测的两种基本方法----帧间差分法和背景差分法,借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测系统。该系统首先对不同途径采集的视频图像序列进行相关的预处理之后，分别采用不同检测算法检测出图像序列中的变化区域，最后用形态学滤波和连通性分析对变化区域进行后处理，从而将视频图像序列中的运动目标比较可靠地检测出来。-The two basic methods of moving target detection---- inter-frame diffe
jisi
- 运动目标的检测是视频处理过程中后续跟踪技术的基础,其检测结果的好坏直接关系到能否跟踪到运动目标及跟踪准确度问题。运动目标的检测就是从机器视觉系统获取的序列图像中把前景,运动,目标分割提取出来的过程。本文描述了机器视觉中运动目标检测的主要方法
framedifference
- 红外图像序列运动目标检测的帧间差分法。对于实际应用中很有效果-moving object inter frame difference algorithm for infrared image
movingtargetdetectionandtracking
- 在道路交通管理中，为了获得车辆的运动数据，早期经常采用的是感应线圈等硬件测量的方法。而如果采用摄像头拍摄的道路视频，再用计算机软件处理的方法，则可以极大的增加方便性和灵活性。本文运动目标检测与跟踪研究如何让计算机从视频图像序列中获得物体运动数据。-Traffic management in order to obtain motion data of the vehicle, is a method often used early induction coil measurement hard
基于码书的运动目标检测方法
- 本方法提出一种基于码书的背景构造方法。首先对历史图像序列进行量化.由此每一像索点得到一本码书,其次根椐前景点和背景点在图像序列中的分布特性选择合适的码字构造背景，该方法能在有限的储存空间下表示长时间的图像序列，从而有效实现对扰动的背景物体地融合，同时克服运动缓慢 的目标融入背景，并能适应缓慢的光照变化。
源码
- 用MATLAB实现KDE运动目标检测，输入图像序列进行学习，再输入测试图像可以检测图像序列中运动的目标。(Use MATLAB to realize KDE moving target detection, input image sequence for learning, and then input test image to detect moving target in image sequence.)
基于帧间差分法的视频目标检测系统
- 运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一"。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。