针对视频序列中运动目标跟踪过程中可能出现的目标旋转、遮挡、形变等原因造成的跟踪失败问题,提出了一种基于目标多区域分割的跟踪方法。主要通过将目标划分为多个部分相互重叠的区域,然后选择跟踪过程中相对稳定的
在结合多尺度图像分析和水平集图像分割模型的基础上提出了一种新的多尺度图像分割方法。首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析,然后使用一种改进的CV模型进行分割。采用变分水平集方法作数
为了解决基于Wedgelet变换的多尺度分割算法在楔形方向的选择上需要计算所有分解楔形系数,且没有利用上层分解的结果,计算量特别大的问题,提出一种从图像的几何结构出发,在图像四分树的基础上加以楔形区域
在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别。理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能
基于matlab区域生长的肝影像分割系统,通过区域生长法进行医学影像分隔并结合不同的处理方法进行效果改进,仿真代码亲测可用,有很高的参考价值
在遥感影像中,颜色特征信息点多的区域容易在影像融合过程中产生光谱失真。对此,在影像融合之前先将影像分割成绿色植被区域、水体区域和其他区域三块区域,然后每一块区域选择适合自身的影像融合算法来集中不同融合
文主要介绍了常用的遥感图像算法,然后从数学角度分析融合图像产生光谱失真的原因,并探讨融合图像在空间分辨率增强与光谱信息保持二者之间的关系,最后针对多光谱图像的成像特性,分别提出了基于区域特性的多光谱与
针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷, 提出一种基于提升静态小波变换(LSWT) 多尺度 积的多聚焦图像融合算法, 并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念. 在融合低
在一幅图像中,选取一个种子点,以一定的生长规则进行生长,最终使具有相似性质的像元合并在一起,实现图像分割
针对传统区域合并算法中存在的分割复杂度高、分割精度低的问题,提出一种将统计理论应用于区域合并的彩色图像分割算法,该算法通过建立图像生成模型,得到新的合并预测准则,有效地避免合并过程中可能导致的区域边界