飞机特征点图像的识别是航空试飞领域中计算机视觉研究的重要课题，在基于图像的视频安全监控、自动识别与智能人机交互方面有着重要的研究价值。其检测算法经过长时间的发展，已经取得了显著的成绩。本文中对Paul Viola提出的基于积分图像和AdaBoost的检测方法进行了深入研究、改进，并针对实际问题成功应用到飞机特征点图像的快速检测中。
上传时间： 2013-11-04
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本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有平滑特性的脑功能成像方面具有潜在的应用价值.
上传时间： 2015-03-20
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灰度空间共现矩阵(SGLD)是著名的提取目标纹理的特征，已经成功地应用于人脸检测等计算机视觉中。大家可研究此MAtlab代码，在实用中转化为C代码使用。
上传时间： 2014-09-02
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图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列有意义的区域，使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：vodssv
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。计算机视觉从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程，研究视觉信息处理的计算理论、表达与计算方法。本书系统地介绍了计算机视觉的重要理论与算法，包括图像特征提取，摄像机定标，立体视觉，运动视觉(或称序列图像分析)，由图像灰度恢复三维物体形状的方法，物体建模与识别方法以及距离图像分析方法等。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：jjj0202
基于目标规格化与Zernike矩相结合的目标识别算法研究。。。平面形状的识别是计算机视觉研究的一个重要领域，它也是许多二维或三维视觉处理任务的基本步 骤。文章提出了一种基于图像规格化与Zernike矩相结合的目标识别方法，该方法通过把图像进行紧凑化，再结 合紧凑化后图像边缘轮廓Zernike矩的计算，使得由于人眼或摄像机的观察视角的不同而引起的物体的各种形 变，校正到一个紧凑图像，再通过各高阶Zernike矩的不同特征，进行不同模式的目标识别。实验表明该方法原 理简单明了，计算量小，对于特征相差较明显的目标，具有很好的识别效果。
上传时间： 2013-12-26
上传用户：wangzhen1990
基于在线特征学习机制的跟踪算法，本论文拟实现一个基于boosting的分类器在线学习算法，并将之应用于视觉目标跟踪。
上传时间： 2013-12-17
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基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实测图象进行分割处理验证了该方法的有效性 和鲁棒性，可用于室外环境下机器人的实时视觉导航控制。
上传时间： 2016-07-18
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路径跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一，为使机器人沿地面彩色引导线自主运动，并能在适时离线执行任务 后自动返航，提出了一种用可编程逻辑器件(CPLD)实现的视觉伺服PID 控制方法。该方法利用图像特征反馈对其所跟踪的 路经进行实时识别跟踪。仿真结果表明，该方法改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度与速度。
上传时间： 2013-12-26
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，提出了一种利用人眼的视觉特性，采用不规则块、随机覆 盖法和曲线最优匹配的纹理合成新方法L新方法分两个步骤：首先根据人眼的视觉特性，采用智能选择 工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块，然后采用随机覆盖法和曲线最优匹配法来决 定如何把不规则块拷贝到目标纹理中L和已有的合成方法相比，新方法能更好地保持纹理的边界结构 特征L实验表明该方法可以快速高效地合成高质量的纹元式纹理
标签： 视觉特性
上传时间： 2014-01-23
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