搜索资源列表
Light_Field_Rendering
- 关于场景混合绘制中协调几何场景和图像之间光照关系的论文-drawing mixed on the scene to coordinate geometry scene illumination and image among the papers
multifocus
- 针对同一场景可见光与红外图像的融合问题,提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法. 该方法 利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列,采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融 合源图像的细节,再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像. 这种图像处理方法具自适应性,不随各自输入 图像的灰度特性而改变,同时增强了融合图像的对比度,产生了较好的视觉处理效果.-for the same scene of visible and infrared images of integratio
人体运动跟踪系统的研究与实现
- 利用图像序列中运动目标的行为特征对其表现的行为进行识别与分析的技术，它可以赋予计算机类似于人一样的观察和理解动态场景的视觉能力
Computer-Graphics
- 研究生计算机图形学的读书报告！计算机图形学在追求真实感方向的研究发展已进入一个发展的平台期，基本上各种真实感特效在不计较计算代价的前提下均能较好得以重现。然而，人们创造和生成图片的终极目的不仅仅是展现真实的世界，更重要的是表达所需要传达的信息。例如，在一个所需要描绘的场景中每个对象和元素都有其相关需要传达的信息，可根据重要度不同可采用不同的绘制策略来进行分层渲染再加以融合，最终合成具有一定表意性的图像。为此，研究者已经开始研究如何与图像处理、人工智能、心理认知等领域相结合，探索合适表意性图形生成
Background-Extract
- 介绍了背景的提取与自适应更新的算法,提出了一种基于直方图统计与多帧平均混合的算法。 这种算法克服单纯的多帧图像在车流量多、车速低时出现拖尾和模糊的现象,且相对于混合高斯模 型,其计算复杂度较低。该算法已通过TIDM642 DSP硬件平台实现,实验图像结果表明,该背景提 取算法的速度快,且符合实际场景 -The paper introducesbackground extractionswith self-adaptive update algorithm and puts for
Simulation-visual-mechanism
- 提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连续性、学习机制等功能，对输入场景，该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示，模拟特征检测器功能 用金字塔结构模拟等级层次性 用两类信息流模拟双向连接性，分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程 用迭代过程模拟学习机制 采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。-Put forward a wavelet domain multi-scale mark
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
videoAnalysis
- 复杂场景下灰度图像的运动目标跟踪.pdf 很好很详细的文章,值得大家研究学习-Complex scene moving target tracking of gray image. Pdf Very very detailed article, worth study learning
Spec_DM901_V220_michael
- DECT是ETSI颁布的一种近距离无线通信协议，工作频率在1.8G-1.9GHz,典型距离为室内50米，室外300米。 本系统有以下主要功能： 1）传输视频：访客按门铃时，主人可以很方便地通过无绳子机的彩屏LCD看到访客图像，子机发出叮咚提示铃声，主人可通过子机按键选择开锁。LCD为1.8\ 65K色彩屏。 2)系统本身可作为彩屏无绳电话使用，有中文显示及输入法，来电显示等功能 3）可无绳通过子机与楼宇管理中心通话 适合居民单元楼，机关楼，别墅等场景使用 -DECT ET
real-pictures-imaging
- 利用已有真实场景色彩图片转换为灰度图像，实现SAR成像处理，-Use of existing real scene color images converted to grayscale images, the SAR imaging processing
TraceRay
- 从视点出发，通过图像平面上每个像素中心向场景发出一条光线，光线的起点为视点，方向为像素中心和视点连线单位向量。-From the viewpoint of, for each pixel on the image plane through the center to the scene issued a light of a starting point for the viewpoint direction pixel center and the viewpoint connection
Image-Based-Rendering
- 基于图像的场景渲染， SIGGRAPH2012国际图形学会议论文-Image-Based Rendering for Scenes with Reflections
An-Image-Defogging-Algorithm
- 提出了一种基于雾气遮罩减除的图像去雾算 法。首先对降质图像平滑滤波以估计其亮度分量，对亮度分量求均值得到均匀分布的雾气遮罩，并结合退 化图像获取与场景深度信息相关的雾气遮罩。在对数域中从降质图像中减除获得的雾气遮罩，即可得到 场景的反射图像。对反射图像进行自适应的对比度拉伸，可以得到最终的去雾结果。-Proposed algorithm based on the image to fog mist mask subtraction. First, the degraded im
sift
- 包含了SIFT详解，对于初学图像分类，场景识别有很大帮助-Contains a detailed SIFT, for beginners of image classification, scene recognition is of great help
Panoramic-Image-Stitching
- 在视频监控应用中，如何有效实现宽视场范围视频的完整获取，是视频监控系统的 关键功能之一。本文针对多摄像头硬件平台，重点研究 360 度全景视频拼接的实现技术。 在保证高质量的拼接图像的前提下，满足实际应用场景的实时性要求是本文算法设计的 主要目标。针对全景拼接在视频监控领域这一应用背景，本文对多摄像头系统全景拼接 存在的一些优势和约束进行详细分析，并在此基础上，采用多个广角镜头进行视频图像 采集，实现摄像头个数和单个镜头视角之间的合理折中。在控制成本的前提下，有效实 现水
Mosaics-of-Scenes
- 基于Mosaic算法的运动场景图像拼接，拼接效果较好，算法思路简洁-Mosaic algorithm based on the motion scene image stitching, stitching effect is better, the algorithm is simple
SVAC标准介绍
- 支持高精度视频数据，在高动态范围场景提供更多图像细节 支持先进编码工具，在获得更好图像质量的同时获得更高编码效率 支持感兴趣区域（ROI）变质量编码，在网络带宽或存储空间有限的情况下，提供更符 合监控需要的高质量视频编码 支持可伸缩视频编码（SVC），满足不同传输网络带宽和数据存储环境的需求 u 支持代数码书激励线性预测（ACELP）和变换音频编码（TAC）切换的双核音频编码， 保证对语音和环境（背景）声音均有较好的编码效果 支持声音识别特征参数编码，避免编码失真对语音识别和声