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motion-tracking-system-
- 本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法:背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC++编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。 -OpenCV-based motion tracking sys
matlab
- ) 使用分块的主成分分析方法(PCA)对人脸图像进行压缩编码。针对PCA方法计算量大的缺点,首先把问题转化成奇异值分解(SVD)问题,然后设计了特征空间的更新算法,通过递推,简化每一步计算的计算量,达到了实时编码的要求。 4) 在Windows平台下基于Video for Windows(VFW)接口开发了人脸视频图像编码和解码的实验系统,该系统实现了图像采集、图像显示、编码、解码等功能。-) The use of sub-blocks of principal component analys
PatternRecognitionECG
- 摘要：在对动态心电图QRS波形模板进行分析和统计的基础之上，采用模糊模式识别理论对QRS波形进行了有效识别，并给出了相应的VisualC++程序设计实例。实验证明该算法是准确有效的。 -Abstract: Dynamic ECG QRS waveform templates for analysis and statistical basis, the use of fuzzy pattern recognition theory to the QRS waveform has effect
tuxiangzenqiang
- 图像增强 1）选择需要增强的灰度图片 2）分析图像特性，选择或设计算法 3）编程实现算法，获得增强结果图像 4）评价算法性能，实验报告-Image Enhancement 1) Select Enhanced grayscale image 2) image analysis features, select or design algorithm 3) programming algorithm to obtain the results of image enhancemen
Image-compression-coding-design
- 本实验为设计性实验，其目的是理解有损压缩的概念，特别是通过K-L变换或DCT变换，掌握压缩编码的基本原理、算法，并通过编程给予实现，对原始图像数据和解压后的图像数据进行失真估计，了解压缩性能及其重建效果的影响、作用，给出适当的理论分析。-Image compression coding program design
Genetic-algorithms-
- 本文主要介绍遗传算法的基本理论，叙述遗传算法在图像增强的的主要应用，即将原始图像变得更加清晰，特征变得更加明显。 现今关于图像增强的算法有很多，而这些算法大多是基于退化函数或者点扩展函数的知识进行图像处理的。当图像出现模糊或噪声影响大时，设计出的图像清晰化的效果肯定不够理想，因此有必要对图像进行增强处理。于是，可利用到遗传算法这种成熟稳定的仿生物进化的全局寻优算法，进行图像增强，由于遗传算法控制参数少、自适应度高，将选择该方法对图像退化分别进行不同的清晰化处理. 这样既增强了图像的对比度,又
DATA
- 众所周知,在生活中语音、文字、符号以及图像等是人类获取信息的主要来源,而图像信息占60％以上。随着科技的不断发展,为获得有效的、精准的图像信息,这对我们来说是一项艰巨的任务与挑战。而在恶劣的天气条件里,其中雾天出现的频率最高,这对获取精准的图像信息造成很大影响。 户外的视觉场景要求图像的去雾算法具有鲁棒性、自动性、实时性以及有效性等性质，现如今已经有相关的图像去雾算法的应用了，但还没能达到成熟阶段，因此，在这方面的研究仍存在极大的发展空间。鉴于有雾图像的去雾算法在很多视觉系统中有着广泛的应用，也
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- 这里是一些算法设计与分析实验指导的一些实例和程序！()
matlab.thresholding-master
- 在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了