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图像算法

  • 畸变图像校正程序

    利用除法模型算法将广角镜头畸变图像进行校正

    标签: 图像处理 畸变图像校正 程序 除法模型

    上传时间: 2016-10-21

    上传用户:layne

  • 图像恢复MATLAB算法实现

    一个图像恢复的小作业分享给大家,同时附上测试图和效果图

    标签: MATLAB 图像恢复 算法

    上传时间: 2016-11-26

    上传用户:rubbyhuang

  • 边缘检测算子算法

    应用多种边缘检测算子检测图像边缘,经典算法,在matlab平台上实现

    标签: 边缘检测 算法

    上传时间: 2017-02-20

    上传用户:郝丽丽丽丽

  • sobel图像边缘提取FPGA实现

    使用verilog实现soble算法提取图像边缘

    标签: sobel FPGA 图像边缘提取

    上传时间: 2017-07-02

    上传用户:jiajingchan

  • 抗JPEG压缩的水印算法DCT

    基于DCT变换的抗JPEG压缩的数字图像水印算法

    标签: JPEG DCT 水印算法

    上传时间: 2017-09-28

    上传用户:wangzhiqiu

  • 基于 AdaBoost 算法的人脸检测

    人脸检测是人脸分析的首要环节,其处理的问题是确认图像(或影像)中是 否存在人脸,如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛,是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法,是人脸检测领域里 程碑式的进步,这种算法根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在 效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况,第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证,再到 Boosting 算法的最终提出,阐述了 Adaptive Boosting 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面:矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法,并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章,用编写的实现了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序,给出了相应的 人脸检测实验结果,并和 Viola 等人的结果做了比较。

    标签: AdaBoost 算法 人脸检测

    上传时间: 2018-01-29

    上传用户:dragon000008

  • 基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计

    《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)这种新型可编程电子器件的特点,对FPGA的各种编程语言的发展历程进行了回顾,并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景,详细介绍了如何利用FPGA的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。作者还结合自己的经验,介绍了研制开发基于FPGA的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧,并给出了许多图像处理算法在FPGA上的具体实现方法以及多个基于FPGA实现嵌入式图像处理系统的应用实例。 《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》对FPGA技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值,也将为从事基于FPGA的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。

    标签: fpga

    上传时间: 2018-06-19

    上传用户:gsl13

  • 图像加密算法与实践:基于C#语言实现_孙燮华著

    图像质量评价,PSNR,MSE,SSIM,WPSNR, matlab

    标签: 图像质量评价 PSNR MSE SSIM WPSNR matlab

    上传时间: 2019-11-04

    上传用户:a719329669

  • 多阈值分割优化算法

    多阈值分割优化算法,主要利用otsu+遗传算法实现图像的三阈值分割

    标签: 阈值分割 优化算法

    上传时间: 2021-04-13

    上传用户:tankang

  • 视觉图像和可穿戴计算数据融合的跌倒检测技术及应用

    人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧,对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时,跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以,跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中,基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效,但其易受环境变化(如背景光线影响、人遮挡问题等)影响。此外,基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率,系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先,设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,实现实时采集、传输人体活动数据:其次,使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据:最后,对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理,设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取,并将两特征进行特征层数据融合,在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试,其中,本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%,平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%:针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。

    标签: 视觉图像 数据融合

    上传时间: 2022-03-14

    上传用户:bluedrops