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河流是遥感图像中一种非常典型且重要的地理目标,对河流的自动检测在水资源调查及水利规划等方面有重大意义。在此提出了一种基于多特征融合和软投票方法的河流目标检测算法,该算法首先将图像分割成胞元,提取胞元的
Webshell是一种Web端的恶意脚本文件。它通常由攻击者上传至目标服务器来达成其非法的访问控制的目的。现有Webshell检测方法存在诸多不足,如单一的网络流量行为、简易被绕过的签名比对、单一的正
检测复杂零件多圆特征参数时,传统算法复杂、运算时间长且精度较低。本文提出利用梯度方向信息确定采样的三点是否进行累积,利用正六边形窗口缩小搜索像素点的范围,大大缩短了随机Hough变换(RHT)算法边缘
压缩跟踪将压缩感知理论引入到目标跟踪领域,较好地实现了跟踪的实时性,但是在复杂环境或遮挡情况下,仅利用分类分数最大值的矩形样本确定目标位置容易产生跟踪漂移,而且该算法没有考虑目标尺度因素。针对这些问题
可变形部件模型Deformable Part Models(DPM)是非常经典的目标检测算法,由Felzenszwalb提出,详见http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/lat
能用的64位的AKS算法,自己编的!很实用的素性检测算法
对路面进行稳定检测,对于车辆检测前提取路面信息,可得到很好的效果
其中包括了典型的一阶导数边缘算子,Robert算子、Sobel算子、Prewitte算子以及Krisch算子等。
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目标检测 meanshift matlab 图像处理
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