搜索结果: 1-15 共查到“知识库 计算机图象处理 t-模”相关记录26条 . 查询时间(0.326 秒)
侧扫声纳图像的NSCT域模极大值边缘检测
侧扫声纳图像 非下采样Contourlet变换域 去噪 模极大值 边缘融合 边缘检测
2012/3/1
侧扫声纳图像边缘检测较困难，为此，提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解，根据斑点噪声在NSCT域的分布特点，进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大值抑制寻找模极大值点。通过类内方差最小化法自适应确定阈值，由阈值处理得到各子带的边缘。经边缘融合实现完整的边缘图。实验结果表明，该方法具有边缘检测完整、定位准确...
提出了一种改进的基于视频纹理合成的自然场景建模方法。算法通过衡量图像之间的相似度来确定一个视频的初步播放序列，然后将这个初步播放序列划分成几个子序列并调整视频播放过程中的帧与帧之间的延迟，从而消除视频播放中的跳变。为了消除视频循环播放中最后一帧到第一帧的跳变，首先确定初步的播放序列的周期，然后根据周期选取用于合成最终播放序列的图像并对选取的图像根据周期的长短选择以单帧图像或子序列为单位进行图像剖分...
基于向量模的坐标变换不变性的碎片匹配方法
碎片匹配 向量模 坐标变换 不变性
2010/5/5
根据向量模在平移、旋转等坐标变换中具有不变性的特征，给出了一种新的碎片匹配算法。先对碎片图像进行预处理得到图像边界，然后计算每条边界曲线上任意两点构成的向量的模（欧式距离），并按边界点顺序排列向量模值，比较向量模值，找出最长的匹配段就是两个碎片的匹配边。在拼接时，同样根据模的这一特征，已知点坐标和模值，解方程组即可求得其余边界点在目标坐标系的坐标。该方法原理简明，编程容易，计算速度快。最后通过实验...
胸部多模医学图像快速配准
自适应自由变形法 多模图像配准 层次B样条
2009/12/10
为了实现胸部多模态医学图像的自动配准，提出了一种基于层次B样条自适应自由变形的快速配准方法。首先采用C-V水平集方法实现感兴趣区域的提取，并基于并行计算实现自动配对特征点；接着，采用矩主轴法对多模医学图像进行全局粗配准；最后，基于层次B样条自适应自由变形法对多模态医学图像进行自动细配准，并且采用梯度下降法以及最大信息熵准则加速求自由变形系数。实验证明该方法不仅效率高，而且配准效果好。
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一种改进的双模态图像分割算法
Mufmford-Shah模型 双模态图像 图像分割
2009/10/10
在Mumford-Shah模型基础上提出了一个改进的双模态图像分割算法。该算法基于图像局部化信息创建驱动曲线演化的能量，引入的配准项提高了曲线的演化速度，基于曲线演化竞争的数据拟合项，使得曲线能更稳定地收敛到一个全局静态最小值，且算法对水平集函数初始化位置不敏感。实验结果表明，改进的算法具有收敛速度快、分割结果稳定的特点，尤其在医学CT图像方面具有更强的分割能力，更高的稳定性。
服装人台建模中三次样条方法的研究
累加玄长 三次样条 OpenGL
2009/9/21
根据人台每层截面上纬向线是封闭曲线的特点，将曲线的直角坐标函数关系的转换为极坐标函数关系，进行三次样条插值计算，再转换为x、y、z值，其方法简单，计算量小，但拟合的人台肩颈部变形失真较大。分析了造成上述问题的曲线大挠度原因后，运用参数三次样条插值方法，采用累加玄长为参数，分别对人台经纬曲线的x、y、z进行插值计算，并拟合人台曲面。通过OpenGL模拟仿真表明，参数三次样条插值方法能够解决服装人台肩...
基于自适应混合高斯模型的时空背景建模
信息融合 混合髙斯模型 非参数密度估计
2009/9/8
提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背...
基于背景建模的动态场景目标检测
目标检测 核函数估计 最大后验概率-马尔可夫随机场模型
2009/8/10
背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量(彩色灰度值，图像坐标)的概率分布，并在图像序列中滚动更新。对于每一个新入帧通过马尔可夫随机场最大后验概率判决框架将前景背景全局分割问题转化为最大流最小切求解。实验证明，上述算法能够在一般目标检测，特别是动态场景(摇动树枝等)的检测中取得较好的效...
CCD扫描噪声建模及自适应滤波算法
CCD扫描噪声 噪声模型 噪声和边缘
2009/8/6
为去除图像因扫描引入的电荷耦合器件(CCD)噪声，提出一种基于变窗口的自适应滤波算法。分析CCD主要噪声：散粒，固有和输出噪声的噪声特性，建立CCD扫描噪声模型，根据噪声和边缘处理方式的不同设计了局部和全局自适应滤波器。实验结果表明，该算法具有较好的信噪分离能力，在充分抑制噪声的同时，很好地保持了边缘，提高对比度，视觉效果良好。
二维经验模态分解边界效应抑制研究
二维经验模态分解 边界效应 固态模函数
2009/7/22
二维经验模态分解中边界效应抑制是一个关键问题，现有方法主要讨论一维信号端点效应抑制，基本思想是信号延拓，不适合对二维信号进行边界效应抑制。提出一种二维图像边界效应抑制方法，该方法根据对称性、局部性原理和牛顿插值理论，对边界点进行插值，获取部分边界极值，采用这些极值对边界进行线性插值获取图像每个边界像素点的极大值和极小值。把这种边界效应抑制方法应用到二维经验模态分解中收到了较好的实验效果。
基于积分图像的快速选择掩模平滑算法
积分图像 均值 方差
2009/7/17
在选择掩模平滑算法中，需要计算一幅图像的大量局部窗口的灰度均值和方差。而运用积分图像和平方积分图像，可以实现一种计算速度与图像窗口大小无关的灰度均值和方差的快速计算方法。将这种灰度均值和方差的快速计算方法运用于选择掩模平滑算法中，来计算各个掩模的灰度均值和方差，能够大大地提高算法的计算速度，从而实现了选择掩模平滑算法的快速计算。
基于几何细节建模和双向纹理函数的真实感羽毛
羽毛的建模和绘制 真实感羽毛 双向纹理函数
2009/7/17
根据羽毛具有近似规则的微观几何结构特点，提出了一种基于高精细几何细节建模和双向纹理函数的真实感羽毛建模和绘制算法。算法首先对羽毛进行基于Bezier或Hermite的参数化羽毛建模，进一步建立羽轴和羽枝的曲线管状体细节几何模型并离散网格化获得羽毛的高细节网格模型；最后利用该羽毛模型在不同光照和视线条件下采样的双向纹理函数（BTF）纹理和羽毛内在纹理合成的方法绘制基于BTF的真实感羽毛。
基于聚类的背景建模与运动目标检测方法
聚类 运动目标检测 视频监控
2009/7/17
为克服目前动态背景建模方法中计算量和存储量大的问题，提出了一种基于聚类的动态背景建模与运动目标分割方法。由于动态背景下每个像素的取值在时间轴上呈多峰分布形式，因此将每个峰看成一个子类，用聚类技术快速实现了动态背景的建模与更新，然后利用建立的背景模型快速、准确地实现运动目标的分割。实验结果表明：提出的背景建模方法能有效捕获并适应背景的动态变化，可显著降低目前动态背景建模方法的计算量和内存需求量，易于...