阐述了目前三维成像在其常见应用领域中的研究,主要致力于研究高分辨率三维成像系统。三维激光成像是一项可以应用于探测隐藏目标、地形测绘、构建虚拟环境、城市建模、目标识别等领域中的技术。在区域成像技术中,除了如立体视觉和结构化灯光等更常规的技术,实时三维传感也具有现实可操作性。当前三维激光成像技术已经发展到有能力提供厘米级波长的高分辨率三维成像,这将给许多领域提供方便,包括法律的实施和法医调查。与CCD和红外技术等传统的被动成像系统相比,激光成像技术不仅能提供强度和范围信息,还能穿透植被和窗户等特定情景元素。这意味着激光三维成像系统在目标识别与辨认等方面具备新的潜力。结果表明,激光三维成像系统可以在许多情况下得到应用。
上传时间: 2013-10-31
上传用户:wushengwu
头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法,并根据头肩的对称性特点,提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后,接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明,本文的方法取得了80%~90%的准确率,并且完全可以用于实时处理。
上传时间: 2013-11-13
上传用户:weareno2
通过对海上红外图像进行分析,提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点,首先选择感兴趣的灰度区域,然后运用Canny算子进行边缘检测,接着对图像进行Hough变换检测海天线,最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明,该方法能较好地检测出海上红外小目标。
上传时间: 2015-01-03
上传用户:long14578
针对三维视觉测量中棋盘格标定板的角点检测,给出了基于单应性矩阵这一计算机视觉重要工具为基础的检测方法。首先通过点选得到待测角点外接四边形的4个角点坐标,接着利用单应性矩阵映射得到所有角点的初始位置,最后综合内插值法、Harris算子、Forstner算子、SVD方法等方法对所有角点进一步精确定位。实验表明,该方法对棋盘格角点位置检测效果好,能够满足实际应用要求。
上传时间: 2013-11-23
上传用户:zhichenglu
针对目标和背景具有空间连续性的特点,提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度,在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性;然后构造马尔科夫随机场,提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法,通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明,该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性,错误检测率更低。
上传时间: 2014-01-20
上传用户:solmonfu
为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了改进的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,加入第三道门限——近似熵,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确的检测语音信号。
上传时间: 2013-12-21
上传用户:ppeyou
为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台,避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败,采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值,更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后,获得目标的单像素边缘图,根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹,同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置,控制伺服机构,实现目标跟踪。实验表明,采用Canny算法的目标跟踪系统,能够满足实时跟踪的需要。
上传时间: 2013-11-03
上传用户:testAPP
针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C 均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。
上传时间: 2015-01-03
上传用户:fujiura
探讨了radon变换在低信噪比图像特征检测的适用性!分析了radon变换变换的优势与不足!并从信息融合的角度出发!提出了radon变换补充的应用策略!对低信噪比的机场跑道图像进行了验证!显示出较好的检测效果.
上传时间: 2015-01-03
上传用户:herog3
为了满足人们日益发展的视力检测需求,使用 SPCE3200微控制芯片,外部扩展TFT-LCD模块和键盘输入模块,设计出一种基于测试人员自主检测的视力检测系统。该系统的设计旨在为视力的自主检测提供方便可靠的帮助。经实际测试结果表明,该系统简单高效特点鲜明,测试者个人即可独立完成视力检测的全部步骤,避免了舞弊和人为失误的情况发生。
上传时间: 2013-10-27
上传用户:稀世之宝039