提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。
上传时间： 2017-08-06
上传用户：lizhizheng88
研究了基于视频图像处理的自行车流量检测方法，主要方法为利用二值化的“时空图像”计算1 像素块儿的个数。给出了各种方法对自行车流量检测的实验结果。
上传时间： 2017-08-09
上传用户：woshini123456
在IEEE上下载的基于视频图像的车辆检测方法，是篇英文文献，对毕业设计有帮助
上传时间： 2017-09-16
上传用户：13681659100
用matlab读取视频文件中的图像，并对图像中的运动目标检测
上传时间： 2020-04-18
上传用户：rainq
一个非常好的基于边缘指导的图像插值算法仿真代码，基于MATLAB 里面附有论文，课对照论文学习。
上传时间： 2021-02-24
上传用户：
一个非常好的基于边缘指导的图像插值算法仿真代码，基于MATLAB 里面附有论文，课对照论文学习。
上传时间： 2021-02-24
上传用户：
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。
上传时间： 2022-03-14
上传用户：bluedrops
文档为基于OpenCV的视频图像序列的运动目标检测总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
上传用户：
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
Scaler是平板显示器件(FPD，Flat Panel Display)中的重要组成部分，它将输入源图像信号转换成与显示屏固定分辨率一致的信号，并控制其显示在显示屏上。本文在研究图像缩放算法和scaler在FPD中工作过程的基础上，采用自上而下(Top-down)的设计方法，给出了scaler的设计及FPGA验证。该scaler支持不同分辨率图像的缩放，且缩放模式可调，也可以以IP core的形式应用于相关图像处理芯片中。 图像缩放内核是scaler的核心部分，它是scaler中的主要运算单元，完成图像缩放的基本功能，它所采用的核心算法以及所使用的结构设计决定着缩放性能的优劣，也是控制芯片成本的关键。因此，本文从缩放内核的结构入手，对scaler的总体结构进行了设计；通过对图像缩放中常用算法的深入研究提出了一种新的优化算法——矩形窗缩放算法，并对其计算进行分析和简化，降低了计算的复杂度。FPGA设计中，采用列缩放与行缩放分开处理的结构，使用双口RAM作为两次缩放间的数据缓冲区。使用这种结构的优势在于：行列缩放可以同时进行，数据处理的可靠性高、速度快：内核结构简单明了,数据缓冲区大小合适，便于设计。此外，本文还介绍了其他辅助模块的设计，包括DVI接口信号处理模块、缩放参数计算与控制模块以及输出信号检测与时序滤波模块。 本设计使用Verilog HDL对各模块进行了RTL级描述，并使用Quartus II7.2进行了逻辑仿真，最后使用Altera公司的FPGA芯片来进行验证。通过逻辑验证和系统仿真，证明该scaler的设计达到了预期的目标。对于不同分辨率的图像，均可以在显示屏上得到稳定的显示。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：xiaowei314
