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搜索资源 - segmentation based tracking
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VC＋＋图象编程基础源代码,包括 Hough变换、阈值分割、轮廓提取与跟踪等图象处理的基础操作-VC + + programming based image source code, including the Hough transform, threshold segmentation, Contour extraction and tracking the basis of image processing operation
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图像处理的关于Snakes : Active Contour Models算法和水平集以及GVF的几篇文章，文章列表为：
[1]Snakes Active Contour Models.pdf
[2]Multiscale Active Contours.pdf
[3]Snakes, shapes, and gradient vector flow.pdf
[4]Motion of level sets by mean curvature I.pdf
[5]Spectral S
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本程序是基于Matlab的米粒图像的分割、计数以及周长、面积、形状因子等参数的计算。图像分割是基于腐蚀膨胀算法，选用边界跟踪法计算周长，程序代码清晰明了，对于参数的计算速度较快，且参数计算精度较高。-This procedure is based on the Matlab image segmentation grain of rice, counting and perimeter, area, shape factor and other parameters of the calcula
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在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速
去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最
优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方
法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。
-In the optimal threshold segmentation based on region growing
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Color based segmentation, filtering & tracking codes, all in one zip file.
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1.图像分割方法研究综述；2.基于边缘检测算子的双阈值二值化方法；3.结合形状统计信息的水平集图像分割 4.基于方向局部方差的快速主动纹理分割 5.基于目标轮廓的运动跟踪 6.左心室核磁共振图像的分割-1. Methods of image segmentation 2. Based on Edge Detection Operator of dual-threshold binarization methods 3. Combined with the shape of the level
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This project deals with the tracking and following of single object in a sequence of frames
and the velocity of the object is determined. Algorithms are developed for improving
the image quality, segmentation, feature extraction and for deterring
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基于粒子滤波与改进水平集的人手跟踪论文，论文中详细介绍了手势分割的实现算法-Based on particle filter and improve the level set of hand tracking paper, paper introduces the realization of gesture segmentation algorithm
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《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
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对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman code法对细胞轮廓进行跟踪编码。根据编码所得的链码特征分析细胞的轮廓形态，找出粘连细胞图像中的凹角点，再将凹角点进行分组配对完成粘连细胞的分离。在追踪部分，针对细胞的运动特性，将细胞分为惰性细胞和
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A matlab for detecting events in a soccer game video. Used covariance tracking to recognize ball. Used color-based segmentation to recognize players. Based on curvature of the ball trajectories and the position relationship between players, events ar
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video object segmentation based on accumulated frame differencing
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许多特征跟踪算法已被提出
为运动分割,但由此而轨迹
不一定是正确的。在本文中,
我们提出一种技术用于去除野值的基础上
在对知识,正确的轨迹约束的
在他们的网域的子空间的。我们第一次
合适的子空间的轨迹鲁检测
然后用RANSAC移除那些大型
后遗症。使用真实的视频序列,我们证明了
我们的方法是有效的,即使多个对象
移动在场景里。我们也证实分离
我们确实是提高精度的方法。
-Many feature tracking algorithms have b
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将在通过比较多种仿射不变性区域的基础上，选取最大稳定极值区域(MSER)对图像内容进行分割和提取-In a variety of affine invariance by comparing regional basis, select the maximum stable extremal region (MSER) for image segmentation and content extraction
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Hough-based Tracking of Non-Rigid Objects-extend the idea of Hough-Forests to the online domain and couple the center vote based detection and back-projection with a rough segmentation based on graph-cuts.
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这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块：
图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示
图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸
图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割，
图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声
图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二
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在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸检测算法是必不可少的。本文主要是对基于matlab平台的彩色图像皮肤区域分割算法及人脸检测系统的设计做了介绍。-In the face image information processing, including face recogniti
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基于meanshift算法的目标跟踪，主要是车辆跟踪，基于opencv-Based on the meanshift algorithm of image segmentation and target tracking
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割均值便宜跟踪的示例，算法优化非常好，几乎没有循环。- The true extent of the value of the intermediary measure, measure the true extent of the agency based on the value of image segmentation Example tracking mean cheap, Algorithm optimization is very go
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