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视频序列运动补偿matlab实现
- 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.
Snake-application
- 利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重 新构造外部能量函数 并根据内外部能量的比值,动态地调节权值参数. 实验结果表明,改 进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点 或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.
200719930586404
- 视频图像序列中分的运动目标检测matlab源码，分割运动目标-carve the moving target detection Matlab source, Moving Target Segmentation
MRI
- 心脏MR序列图像感兴趣区的自动检测与基于Gibbs随机场的分割研究-Cardiac MR image sequence regions of interest based on the automatic detection and segmentation of Gibbs random field studies
84332637
- 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.
chafen
- 运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
LipLoca
- 实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
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- 这是一篇关于视频序列人脸图像分割与识别技术研究的文章-This is a video sequence of image segmentation and face recognition technology research articles
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- 为了提取血管扩张收缩的变化趋势，在采集原始视频AVI图像，进行帧序列转换后，提取血管轮廓成为研究 的重点。文中提出了一种基于标记分水岭对血管超声帧图像的分割方法，该法针对超声图像对比度低、噪声强的特点在标记 之前进行小波域增强。实验证明该法较传统的区域生长法更能准确地提取目标轮廓。基于该法得到的血管在连续时间内截面 积变化曲线，更方便医师进行精确的病理分析。由此可见，该法更适用于超声血管图像的边界提取。 -In order to extract the trend of cont
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- 在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降 分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生“拖尾”现象 不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和“拖尾”现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的
work
- 对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman code法对细胞轮廓进行跟踪编码。根据编码所得的链码特征分析细胞的轮廓形态，找出粘连细胞图像中的凹角点，再将凹角点进行分组配对完成粘连细胞的分离。在追踪部分，针对细胞的运动特性，将细胞分为惰性细胞和
Interactive---Segmentation
- 本文介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.我们通过把live wire 算法和图像分割中一般的区域增长方法结合来改进live wire算法,并用改进后的算法来对医学图像序列中的单张或 多张切片进行交互式的准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型来自动分割相邻的未分割切片.我们通过在活动轮廓 模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型来把已分割切片中的物体与背景的局部区域 特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似
mask
- 就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象 ,本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法 ,利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割 ,然后根据帧间运动信息构造背景图像 ,最后以背景图像和帧差图像作为参考图像 ,对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割 。-On how to split out from the video sequences of moving objects with semantic meaning, this paper presents a con
A-Novel-Region-based-Image-Retrieval
- 提出了一种新的基于区域的图像检索方法。与传统的基于区域的检索方法相比，论文从组成目标对象的基本结构角度出发分割图像，利用少量色彩等级更易描述对象主要构成的特性提取一组能够描述对象基本组成的区域序列。采用这些区域列的面积作为图像特征，用于图像检索。-A new region-based image retrieval. Traditional region-based retrieval methods, papers from the composition of the basic struc
avi2im
- 应用matlab把avi视频分割成若干图像序列-segment avi video into a number of image sequences by using matlab
t6u3vw.ZIP
- 基于snake模型的IVUS图像序列三维分割方法Snake model based on IVUS image sequence segmentation-Snake model based on IVUS image sequence segmentation
pcnn
- pcnn分割，输入的灰度图像,Edge:检测到的一些边界点,Numberofaera则表明了在各次迭代时激活的块区域 利用PCNN进行图像分割时，是将每个像素对应一个PCNN神经元，归一化的像素灰度值 作为外界刺激新型号，将这些神经元按一定方式连接，就得到一个单层脉冲耦合神经网络，向 网络输入一幅图像，当某个像素对应的神经元发生脉冲，邻域内与它相似的神经元也发生脉冲， 产生的脉冲序列构成了一个二值图像序列，这样的序列就是PCNN输出的分割图像。-PCNN segment
MXOY
- 基本思想：将整个无序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序,()
分散递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用
- 提出了一种分散、递阶蚁群算法, 它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题, 形成一个执行层, 而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程,从而得到递阶求解问题的整体最优解. 该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题,即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题,再利用分散 、递阶蚁群算法进行求解 ,结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题. 与蚁群算法独立搜索比较 ,分散 、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联.(A
Liver-Tumors-master
- 首先，本代码针对肝脏CT图像序列的特点，提出了一个肝癌图像分割算法，对医学图像的分割、辅助医生进行肝脏切割手术、为医生进行诊断和治疗、肝脏的三维重建、确定病变区域的大小及程度等也有着重要意义。(Firstly, according to the characteristics of liver CT image sequence, this code proposes a liver cancer image segmentation algorithm. It is also importan