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本代码是Foreground-Background Segmentation of Video Sequences的配套程序，利用KDE算法对avi进行处理，从而提取前景和背景，在windows, Visual C++下测试成功
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在复杂背景下车牌分割和识别：统计和特征匹配的算法-in complex background segmentation and identification plates : statistics and feature matching algorithm
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用遗传算法解决了图像分割问题，将图像中的像素按灰度值用域值M分为两类图像，一类为目标图像，另一类为背景图像，经过几十次迭代后有助于缩小检索范围-Using genetic algorithms to solve the image segmentation problem, the image pixel gray value according to the value of M is divided into two categories with the domain images, on
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基于openCV的手势检测与识别代码，其中使用了基于颜色的分割算法，如果结合运动检测和减背景方法，算法将会更加稳健。-Hand gesture detection and recognition using openCV and the color based segmentation method. If, combinned with motion detection and background substraction, it supposes to be robuster.
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介绍一种应用于视频运动检测中前景和背景建模分割的方法-proposes a novel method for detection and segmentation
of foreground objects from a video which contains
both stationary and moving background objects and undergoes
both gradual and sudden “once-off” changes.
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光流法之一：codebook BGS代码，参考论文Real-time foreground–background segmentation using codebook model （Kyungnam Kima,, Thanarat H. Chalidabhongseb, David Harwooda, Larry Davis），进行了简化。
实验效果：似乎噪声点太多了。-One of the optical flow method: the BGS codebook code, refer
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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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编写实现最优阈值方法。假设目标和背景的分布为高斯分布。程序的输入参数根据公式要求而定。将得到的值作为程序输入的参数，对图像进行分割。-Preparation methods to achieve the optimal threshold. The assumption that the distribution of the target and background for the Gaussian distribution. Procedures in accordance with th
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Image Segmentation (Foreground separated from Background).
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视频序列运动估计，补偿算法。还可实现背景渐变的运动图像中运动目标分割。希望对大有帮助。-video sequences motion estimation, compensation algorithm. Gradualism can achieve background of the image moving object segmentation. Hope to assist.
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This package contains m-files for the segmentation of a moving foreground from video with a static background
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Background segmentation example in c#
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图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究，提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离，为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此，对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的意义。
本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点，研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法，对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点
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背景建模算法，适合当前最热的智能分析，如目标跟踪等算法-Background modeling algorithms, appropriate to the current hottest intelligent analysis, such as target tracking algorithm
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关于前景背景分离的论文集，内容涵盖了很多方面，从差分，到高斯分布，到codebook-Background on the prospects of separation proceedings, covers many aspects, from the differential to the Gaussian distribution, the codebook, etc.
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background subtraction
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Real-time foreground–background segmentation
using codebook mode-Real-time foreground-background segmentation using codebook mode
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Real-time foreground–background segmentation using codebook model
了解码书进行图像处理(背景与前景)的原理，可以从该文章中获得有益的参考价值-Real-time foreground–background segmentation using codebook model
A practical paper for knowing of image processing theory(about foregro
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21.【高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割】bgfg221.【高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割】bgfg2-Gauss processing video and tracking motion foreground background segmentationGauss processing video and tracking motion foreground background segmentation
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图像处理，图像滤波分割算法的整合：包括大部分常用的图像背景分割和滤波手段，可以作为初学者参考，包括OTSU法，全局局部阈值分割，最大熵法-Image processing, image filtering algorithm integrated segmentation: Most common image including background segmentation and filtering means can be used as a reference for beginners
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