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jiyuIMMjidongmubiaodegengzhousuanfa
- 机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说
pinjie
- 本文用用Harris算子提取特征点，基于特征点的匹配，加权融合图像拼接-In this paper, feature extraction using Harris operator point, based on feature matching, weighted fusion image mosaic
max_matching
- 寻找给定完全赋权图的最大匹配源程序的matlab实现-Given complete weighted graph to find the maximum matching matlab source code to achieve
GraphTheoryAlgorithmMATLAB
- 图论算法及其MATLAB 程序代码 1.求赋权图G = (V, E , F )中任意两点间的最短路的Warshall-Floyd 算法、Kruskal 避圈法 2.求二部图G 的最大匹配的算法(匈牙利算法)、利用可行点标记求最佳匹配的算法 3.从一个可行流f 开始, 求最大流的Ford--Fulkerson 标号算法 6.-Graph Theory Algorithm and MATLAB program code 1. Seeking weighted graph G = (V
200707171152015173
- 图像检索中颜色的特征提取及匹配算法，以家权欧几里得距离，中心距得加权距离，直方图交集算法等。-Image Retrieval color feature extraction and matching algorithm to the right home Euclid distance, center distance of a weighted distance, histogram intersection algorithm.
Matching_on_Weighted_Bipartite_Graph
- 加权二分图匹配，对于给定权重的二分图求出最大匹配-find the max matching of a given weighted bipartite graph
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
product
- 提出了一种改进的加权Hausdorff距离，并将其应用于字符图像的匹配。该方法根据字符图像的结构特征对字符不同区域设置不同的权重。实践表明该方法改善了图像匹配效果。-An improved weighted Hausdorff distance, and applied to characters in the image matching. The method according to characters in the image of the structural characteris
BaseAutopanoramareserch
- 别对两幅图像提取广义特征点后， 利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像 的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系，完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。-Do the two images extracted generalized characteristic point, the root mean square error-based and cross-correlation of the two cont
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- 本文提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT 算法进行特征点的提取与匹配，并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度，使用稳健的RANSAC 算法求出图像间变换矩阵H 的初值并使用LM 非线性迭代算法精炼H，最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接，克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。-This paper presents a feature
feature-points-matching
- 对灰度差绝对平均值算法匹配次数多，不具有旋转不变性等缺点，提出一种新的目标识别方法。匹配准则采用具 有环形结构的子窗口内的像素差加毂和的形式表示，保证了算法具有旋转不变性。对模板图像中的特征点按照匹配准则分 别在目标图像中找到相应的匹配点，从而完成匹配操作，与传统的相关匹配算法相比，大大减少了匹配次数。对于因遮挡而 丢失的特征点，可根据已匹配特征点之问的相对距离来重新确定，从而实现目标识别的功能。仿真实验验证了该算法的有 效性。-A new target recognition
image-fusion
- 影像融合，包括基于高通滤波的加权融合和非加权融合、基于HIS变换的融合，其中基于HIS变换的融合需要较多时间，这是由于直方图匹配要花费很多时间，具体算法可以参考武大贾永红的《数字图像处理》一书-Image fusion, including the weighted and unweighted fusion based on highpass filter and the fusion based on HIS transformation. Among them, the fusion ba
fuzabeijinggenzong
- 介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并 针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图 像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标 跟踪 -A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
AdaptiVe-Aggregation
- 出了一种恢复高质量稠密视差图的立体视觉合作算法．该算法采用基于形态学相似性的自适应加权方 法，迭代地进行局部邻域的自适应聚合和抑制放大，实现高效率和高质量稠密视差图计算．将该算法推广到三目摄像 机立体匹配系统中，通过重建摄像机坐标系实现图像校正，并根据连续性假设和唯一性假设，建立视差空间中的支持 关系和三目摄像机之间的抑制关系．实验结果表明，三目立体合作算法能够得到精确的场景视差映射，并可以实现多 基线方向的遮挡检测．该算法特别适用于由多个廉价摄像机组成的立体视觉系统，在几乎不增
showtest
- 这个程序在ubuntu 中的OpenCV2.4.4能运行，没试过其他平台，但应该是大同小异的。其中代码都是C++风格，用了surf算法寻找特征点，用flann算法匹配特征点，有简单拼接模式和加权平均匹配模式-This program can run in ubuntu in OpenCV2.4.4, have not tried other platforms, but it should be pretty much the same. Where the code is C++ style,
WNNM_code
- 该程序是加权核模在图像去噪方面的应用，基于块匹配-The program is weighted kernel-mode application in image de-noising, matching based on block
mWM
- Weighted maximum matching ，图论中的计算。 matlab与C++ 混合编程，如果运行出现问题，请将所有Weighted maximum matching 函数换成 mWM-Weighted maximum matching for graph
matlab_wmf_release_v1
- 权重中值滤波实现,高效实现相关算法和应用-Weighted Median Filtering for Stereo Matching and Beyond
matching
- 提供二分图匹配算法、带权二分图匹配算法、以及HopCroft优化的匹配算法-Provide two graph matching algorithm, weighted two graph matching algorithm, the matching algorithm and HopCroft optimization
fig3_27
- 切比雪夫加权波束形成算法，与最优阵列信号处理书籍配套。-Cut Chebyshev weighted beam forming algorithm, and the optimal array signal processing books matching.