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watermarkt1
- 基于小波零树特性的视觉感知度模型的优化方案, 给出了两种水印算法: 一种算法嵌入的是高斯序列水印, 通过相关检测实现盲检测 另一种算法嵌入的是二值图像水印, 水印的提取是非盲提取。这两种算法在所有重要小波系数( 包括最低频系数) 中嵌入水印, 以达到最大化水印嵌入量的目的, 并结合感知度模型在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡, 对于常见的图像处理操作, 特别是对于JPEG 和小波压缩均有较好的鲁棒性。-based on wavelet zerotree visual perception
bianyuanjiance
- 边缘检测算子：高斯算子等经典边缘检测算子的集合-Edge detection operator: Gaussian operator of classics such as a collection of edge detection operator
detect
- 基于混合高斯建模的运动检测论文包。内含PDF 和NH格式-Gaussian mixture modeling based on motion detection paper bag.
GS
- 基于混合高斯模型的算法，我们可以利用该算法提取前景，检测背景！-Gaussian mixture model-based algorithm, we can take advantage of the the algorithm extracted prospects, detect background!
Zivkovic04icpr
- Zoran Zivkovic 写的一篇关于混合高斯进行背景检测的改进论文-Zoran Zivkovic wrote an article on the Gaussian mixture background detection improvements papers
The-moving-target--
- 研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术,在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上,使用了一种 改进的混合高斯模型更新算法 -Studied based on Gaussian mixture model of moving target detection technology, the analysis of the basic principles of Gaussian mixture model based on the use of an improved algorithm
GMM
- 着重研究了基于高斯混合 模型（GMM, Gaussian Mixture Model)的运动目标检测算法 -Focuses on the Gaussian mixture model-based (GMM, Gaussian Mixture Model) of the moving target detection algorithm
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
tuxiang-lv-bo
- 主要讨论获得图片后如何提取其边界信息,首先利用图像灰度均匀化解决了对比度不清晰的问题,然后利用高斯滤波法对图片进行滤波去噪,进而利用Canny算法实现边缘检测提取边界,该方法与Matlab自带的求边界方法有明显的提高,为利用Matlab程序求图像分形维数提供了更精确的前提. 更多还原 -Mainly discuss how to get the picture after extracting its boundary information, the first use of the im
ProbabAnalysisNetRadarargetDetect
- 在目标瑞利起伏的模型下,噪声服从零均值高斯分布时,对比了秩 K规则和最大信噪比规则这两种融合方法,对目标检测性能的影响。 - Detection property ofnetted radarusing order-Kand SNR maximization is analyzed underRayleigh fluctuations and zeromeanGaussian distribution noise. The detection probabilities of t
Comparison-of-edge-detection-method
- 为了在实际应用中能够选择最佳的边缘检测方法，采用Matlab语言鳊程，将若干常用的边缘检测方法应用于花瓶边缘检测仿真实验．包括微分算子法(Robert算亍、Sobel算予、Prewitt算子和Kirseh算子)、高斯一拉普拉斯算子法、坎尼算子法、零交叉法和Frei—chen边缘检测法等,并进行了对比分析。-In practice, in order to be able to the best edge detection method using Matlab language bream
nwmuk
- 关于小波的matlab复合分析，含噪脉冲信号进行相关检测,高斯白噪声的生成程序。- Matlab wavelet analysis on complex, Noisy pulse correlation detection signal, Gaussian white noise generator.