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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
单高斯目标检测
- 基于OPENCV的单高斯模型，通过摄像头获取视频帧，得到背景图片。
运动目标检测
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。随书所带的视频在测试图的“第九章”文件夹内。
基于中位数算法的运动目标检测
- 基于matlab的运动目标检测，实现背景与运动目标的分离
背景差分法实现运动检测
- 运动检测算法
frame_difference.用matlab实现的动态目标检测程序
- 用matlab实现的动态目标检测程序，背景减除法,Using matlab to achieve a dynamic target detection procedures, background subtraction method
DIP-matlab.背景差分法对运动汽车的检测
- 背景差分法对运动汽车的检测，对检测得到的汽车图像进行预处理和边缘提取,Background difference method for the detection of movement of motor vehicles, the vehicle has been detected image pre-processing and edge extraction
运动物体检测有用的论文
- 帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法－－对做人体检测或运动物体检测有用的论文-,Interframe difference and background difference integration of moving target detection algorithm- to do human testing or moving object detection useful papers--
cfjc
- 基于分块差分与背景减除的运动检测，对做背景检测的人会有帮助-Based on block difference and background subtraction of the motion detection, people detection of the background would be helpful
bkgrd
- 运动背景检测 实现帧间插值计算 北景实施更新-Movement Detection background interframe interpolation calculation of the implementation of the North King update
py
- 本程序用于提取背景检测运动物体，并对物体进行跟踪，数据来源可以是视频文件或者摄像头。-This procedure used to extract the context of moving object detection and tracking objects, data sources can be a camera or video files.
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。
Motion_Detection_System
- 运动检测系统,提取背景,检测运动,多多指教.-Exercise testing system, extract the background, Detect sports exhibitions.
55593375motionCarDetect1
- 基于Opencv的能够实现背景检测的程序，运行结果正确，对于学习目标检测的同学有帮助。-What can be achieved based on Opencv background detection process, the results correctly, test the students learning objectives help.
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
基于背景重构的目标检测
- 本代码主要利用vc6.0，opencv环境编写，mfc界面 利用背景重构原理对目标进行检测，适用于街道上的行人、车辆等目标。这是一个比较简单的代码，适合于对背景重构的学习，离商用还有一段距离。
背景差分法检测运动目标
- 背景差分法检测目标，用于背景为静态的，检测目标，背景图像与前景图像相分离(Background subtraction is used to detect targets for static background)
GMM背景建模c++
- 混合高斯建模用于背景建模，用于背景检测，速度不是很快....C++语言(GMM background dectect)
背景差-人-车多目标提取-背景提取
- 车流量检测,背景建模,人,单个车辆,多个车辆的检测(Vehicle flow detection)
ViBe_C++背景建模算法
- 基于背景建模的运动目标检测程序，所用算法为VIBE算法(Moving object detection program based on background modeling)