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基于场景深度的动态目标检测与背景建模,王磊刚,,基于信息融合的思想,本文给出了一种基于场景深度与混合高斯模型的动态目标检测与背景建模的方法。由于采用了多种探测手段,有效
针对目前常用的边缘检测方法对噪声比较敏感,测得的边缘比较粗糙等现象,在传统边缘检测方法的基础上提出了一种基于数据融合的边缘检测方法。该方法分别采用改进的LOG算子和离散小波变换对原始图像进行边缘检测,
星空背景下的复杂动目标检测和提取方法,刘静,水鹏朗,随着航天技术的快速发展,从运动天基相机平台获取的序列图像中检测和提取中近距离的复杂运动目标成了一个重要的问题。由于相机平
调整图片亮度和对比度脚本:可以方便对一个图片进行亮度和对比度调整
利用神经网络提取的图像全局特征包含图像上的冗余信息,影响检索的精度,为了解决这个问题,提出了一种基于VGG16的改进网络结构、保留图像空间信息、提取图像显著性区域局部特征的算法。首先利用改进的网络对数
基于背景流量的故障检测研究,林博,徐明伟,随着端到端服务的日益增多,端到端服务的可靠性也越来越重要,链路正常与否是影响其可靠性的重要因素之一。有研究表明链路故障每
基于超像素的颜色对比度和颜色分布驱动的显着物体检测
针对低对比度的偏暗图像,结合人眼的视觉感知特性,提出了一种基于脉冲耦合神经网络和非线性拉伸相结合的图像增强算法,详细讨论了局部和整体对比度图像增强的方法。通过分析和实验结果,表明该方法不仅能明显地改善
为了获取鲁棒的特征区域,提出了一种基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测算法。算法应用多尺度乘积LoGLaplacianofGaussian提取轮廓上稳定的角点作为特征点。根据角平分线的旋转和尺度不变性提
论文仅供参考学习使用。 本文主要关注自底向上的显著性目标检测模型。从先验信息融合的角度出发,对显著性目标检测进行了深入研究,并将其应用到背光图像增强和交通标志识别领域。
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