在介紹運動檢測以及光流的基本概念的基礎(chǔ)上引出基于光流方程的兩種常用的圖像分析方法--梯度法、塊匹配法；通過對光流法在紅外圖像序列的運動目標(biāo)檢測、活動輪廓模型以及醫(yī)學(xué)圖像處理方面的應(yīng)用來闡述這兩種光流法的優(yōu)缺點進(jìn)行分析從而得出光流法在運動圖像識別領(lǐng)域具有較大的優(yōu)勢，最后對光流法在未來其他領(lǐng)域的應(yīng)用提出展望。
標(biāo)簽： 光流法 運動目標(biāo)識別
上傳時間： 2013-10-31
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一個關(guān)于圖像的光流法計算的matlab程序，是老外編的。
上傳時間： 2016-03-21
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視頻跟蹤領(lǐng)域經(jīng)典的盧卡斯-卡那得 光流法
上傳時間： 2013-12-10
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15篇光流配準(zhǔn)經(jīng)典文獻(xiàn)，目錄如下： 1、A Local Approach for Robust Optical Flow Estimation under Varying 2、A New Method for Computing Optical Flow 3、Accuracy vs. Efficiency Trade-offs in Optical Flow Algorithms 4、all about direct methods 5、An Introduction to OpenCV and Optical Flow 6、Bayesian Real-time Optical Flow 7、Color Optical Flow 8、Computation of Smooth Optical Flow in a Feedback Connected Analog Network 9、Computing optical flow with physical models of brightness Variation 10、Dense estimation and object-based segmentation of the optical flow with robust techniques 11、Example Goal Standard methods Our solution Optical flow under 12、Exploiting Discontinuities in Optical Flow 13、Optical flow for Validating Medical Image Registration 14、Tutorial Computing 2D and 3D Optical Flow.pdf 15、The computation of optical flow
標(biāo)簽： 光流
上傳時間： 2014-11-21
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本源碼為利用光流法提取視頻關(guān)鍵幀的matlab程序?qū)崿F(xiàn)，也是本文基于內(nèi)容的視頻檢索的論文所寫的代碼，需要的可以參考！
標(biāo)簽： matlab 源碼 光流法 關(guān)鍵幀
上傳時間： 2014-01-04
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Lucas_Kanade光流算法產(chǎn)生光流場，用matlab編譯
標(biāo)簽： Lucas_Kanade 光流 算法
上傳時間： 2017-06-09
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matlab實現(xiàn)的lucas-kanade光流迭代算法
標(biāo)簽： lucas-kanade matlab 光流 迭代
上傳時間： 2017-06-09
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為了解決光譜恢復(fù)對圖像匹配高精度的問題, 提出了一種高精度圖像匹配算法———利用光流確定圖像的運動場對圖像進(jìn)行匹配。該算法克服了傳統(tǒng)的基于灰度匹配方法受圖像插值精度影響的缺陷以及運算速度和精度的局限性。與基于MAD 塊匹配算法和歸一化相關(guān)系數(shù)塊匹配算法進(jìn)行比較, 該算法實現(xiàn)了圖像序列高精度匹配, 而且硬件實現(xiàn)簡單, 計算復(fù)雜度較低。
上傳時間： 2017-08-21
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基于視頻的目標(biāo)檢測跟蹤的研究與實現(xiàn) 詳細(xì)講述了各種運動目標(biāo)檢測方法 光流法 幀差法
標(biāo)簽： 視頻 目標(biāo)檢測 檢測方法 光流法
上傳時間： 2013-12-13
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OpencV是用來實現(xiàn)計算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫，是計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別、計算機(jī)圖形學(xué)、信號處理、視頻監(jiān)控、科學(xué)可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術(shù)問題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍(lán)本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實用、豐富，理論結(jié)合實踐，即使讀者只是略懂計算機(jī)視覺原理，也能人手對相關(guān)理論方法直接進(jìn)行編碼實現(xiàn)。 "基于OPENCV的計算機(jī)視覺技術(shù)實現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現(xiàn)計算機(jī)視覺技術(shù) 1.1 計算機(jī)視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實例演示 本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風(fēng)格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設(shè)計 3.4 函數(shù)實現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結(jié) 第四章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章 數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學(xué) 本章小結(jié) 第七章 結(jié)構(gòu)與識別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標(biāo)檢測函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進(jìn)行人臉檢測 本章小結(jié) 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進(jìn)行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態(tài)學(xué)（morhing functions） 本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結(jié) 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標(biāo)定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點 12.2 解線性標(biāo)定方程組程序 本章小結(jié) 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計的累積函數(shù) 13.2 運動模板函數(shù) 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預(yù)估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標(biāo)跟蹤與檢測 本章小結(jié) 第十四章 立體視覺第一部分——照相機(jī)定標(biāo) 14.1 坐標(biāo)系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機(jī)參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進(jìn)行攝像機(jī)定標(biāo) 14.6 OpenCV中的定標(biāo)函數(shù) 14.7 CVUT介紹 本章小結(jié) 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
標(biāo)簽： OpenCV 計算機(jī)視覺 技術(shù)實現(xiàn)
上傳時間： 2013-07-18
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