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视觉特征

  • 为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集

    为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系 在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000 幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。

    标签: 图像 分割技术 分割 视觉特征

    上传时间: 2014-01-04

    上传用户:comua

  • 提出一种基于视觉特性的图像摘要算法

    提出一种基于视觉特性的图像摘要算法,增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重,使得图像Hash更好地体现视觉特征,并提高鲁棒性。将原始图像的分块DCT系数乘以若干由密钥控制生成的伪随机矩阵,再对计算的结果进行基于分块的Watson人眼视觉特性处理,最后进行量化判决产生固定长度的图像Hash序列。本算法比未采用视觉特性的算法相比,提高了对JPEG压缩和高斯滤波的鲁棒性。图像摘要序列由密钥控制生成,具有安全性。

    标签: 视觉特性 图像 算法

    上传时间: 2016-01-19

    上传用户:wendy15

  • 低压电器开关电弧运动机理及仿真研究.rar

    低压电器电弧运动过程三维成像理论及运动机理研究在国内外取得了一定的进展,但作为一种新型电弧研究方法,特别是对电弧运动可视化方面的研究尚处于起步阶段,其技术涉及到电器学、数值计算、图像处理、计算机科学等众多学科领域,加之电弧复杂的非线性特性及其瞬时特性,导致测量研究的困难,在电弧机理、性能分析和模型设计等方面都还不够成熟、完善。所以,在电弧模型理论研究、电器电磁机构的三维有限元分析、电器的计算机辅助设计、电弧动态特性研究等方面,存在大量的工作要做。对这些问题的深入研究,可以更好地认识电器触头在整个运动过程中极其复杂的电、热、磁、机械等一系列现象。 为了从不同角度观察分析电弧在灭弧室中的动态运动过程,本文在研究开关电器电弧图像增强及运动过程三维可视化的基础上,分析电弧形成机理、电弧特性和运动形态的基本理论,进一步考虑其模型特性和电弧等离子体磁压缩效应,建立其运动数学模型。电弧图像需要的处理主要有:图像数字化、图像平滑、图像分割、图像边缘检测、图像增强。本文提出一种基于小波变换的图像增强和直方图的图像增强算法,在保留电弧弧柱强特征的同时,突出显示电器动触头图像特征使增强后的电弧图像适合人类的视觉特征,为电弧动态过程分析和电弧可视化模型的构建提供有效的分析基础,并取得良好的电弧图像增强效果。本文构造了基于比色测温原理的电弧辐射拾取、图像采集、同步控制、数据处理等硬件装置,对试验采集装置进行了标定;将医学上成功应用的计算机层析成像理论,应用于对电弧进行三维温度场重建的研究,构造可单面阵CCD采集三组六路投影辐射强度的实验装置,通过对触头边缘检测的手段精确定位于不同光路中电弧的位置,对辐射拾取光路进行校准,编制了系统软件,实现电弧三维温度场的重建。研究数学模拟计算方法,提出了适合低压电器电弧数学模型计算的方法。用计算机求解获得以前依靠实验才能获得的开断波形及运动过程,将理论分析、试验研究和计算机仿真有机结合起来,使产品设计更加科学和准确,可以大大减少设计周期,减少试验的盲目性和费用,有利于提高电器产品的技术性能,对于新产品开发,优化灭弧室设计及模拟实验,具有十分重要的意义。

    标签: 低压电器 仿真研究 开关

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:cngeek

  • 基于图像检索的地标识别系统

    设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征,帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配,然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式,使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性,该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。

    标签: 图像检索 地标识别

    上传时间: 2013-12-29

    上传用户:CSUSheep

  • 一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换

    一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换

    标签: GIS 彩色图像 图像图形 人脸识别

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:66666

  • 基于地面特征识别的室内机器人视觉导航(申请工学硕士学位论文)

    基于地面特征识别的室内机器人视觉导航(申请工学硕士学位论文)

    标签: 特征识别 机器人视觉 导航 硕士

    上传时间: 2013-12-27

    上传用户:sk5201314

  • 一篇基于地面特征识别的 室内机器人视觉导航

    一篇基于地面特征识别的 室内机器人视觉导航 ,主要用c语言编写代码

    标签: 特征识别 机器人视觉 导航

    上传时间: 2016-03-28

    上传用户:gmh1314

  • 利用web camera对目标进行特征跟踪的程序 对于初学机器视觉的有些帮助

    利用web camera对目标进行特征跟踪的程序 对于初学机器视觉的有些帮助

    标签: camera web 特征 机器视觉

    上传时间: 2016-05-25

    上传用户:徐孺

  • 93视觉分析中特征提取与分类算法的研究 93视觉分析中特征提取与分类算法的研究

    93视觉分析中特征提取与分类算法的研究 93视觉分析中特征提取与分类算法的研究

    标签: 特征提取 分类 法的研究

    上传时间: 2016-08-01

    上传用户:Yukiseop

  • 基于OpenCV的计算机视觉技术实现.rar

    OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库,是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题,覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容,利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧,从解决问题和答疑解惑入手,以因特网上最新资料为蓝本,深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理,范例实用、丰富,理论结合实践,即使读者只是略懂计算机视觉原理,也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面(HighGUI) 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学(morhing functions) 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug

    标签: OpenCV 计算机视觉 技术实现

    上传时间: 2013-07-18

    上传用户:huyiming139