圖像分割綜述,具體研究了圖像分割的意義及相關背景，及其未來的發展和相關的算法
標簽： 圖像分割
上傳時間： 2016-06-15
上傳用戶：mlj逆水寒
1，讀入視頻，獲取幀圖像 2，計算兩幀之間的像素差。當像素差小于閾值時，進行累加平均知道像素差大于給定閾值時，判定為鏡頭，然后保存。
上傳時間： 2016-07-27
上傳用戶：superman
vibe是一種像素級的前景檢測算法，實時性高，內存占有率低，前景檢測準確率高。但是會出現“鬼影”,當然基于對鬼影的處理，也會有相應的對vibe算法的改進。
上傳時間： 2018-03-05
上傳用戶：wyc6117
該程序實現了軟輸入軟輸出Viterbi算法解碼。假定一個有限長度的格子窗可以向前和向后遞歸。因此，它像一個的SOVA譯碼器的硬件實現
上傳時間： 2020-06-28
上傳用戶：lzp962485607
論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下： (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現， 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O．34～0．68)，其中， 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優，預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能，結果表明U-Net．4網絡結構的分割 效果最優，平均區域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A．E，得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標簽： 紅外熱成像技術
上傳時間： 2022-02-13
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光電探測技術是一種根據目標和背景輻射或者反射的光波在波長和強度之間的差異來進行目標探測的一種技術，它包括從紫外光（02-04um）、可見光（04-0.7um）、紅外光（1~3μm，3~5μm，8~12μm）等多種波段的光信號探測。本文通過對低小慢目標的紅外特性進行分析，提出了一種新的紅外低小慢目標探測算法。低小慢飛行器因為其成本低廉和獲取容易，極易形成黑飛，近年來隨著低小慢目標威脅態勢的增加，國內外關于低小慢目標的管控需求日益增長。但是因為低小慢目標本身種類、制作材料多樣，且很多沒有強熱源，導致其在紅外圖像上與周圍環境成像特征類似，常用的紅外弱小目標探測算法無法充分抑制背景，探測效果較差。當前對于低小慢日標的探測以雷達探測為主，紅外探測算法較少，但國內外很多研究機構都已在陸續開展紅外低小慢目標探測方面的研究。本文主要對以下四點內容進行了研究總結。（1）本文首先以無人機為例對低小慢目標的紅外成像特性進行分析，通過分析低小慢日標與傳統紅外弱小目標在紅外特征差異，總結說明了低小慢目標在紅外圖像上更難與背景區分，同時具有復雜多變的運動軌跡（2）對紅外低小慢目標增強進行了研究，通過對奇異值分解（SVD）后的奇異值矩陣設計非線性變換函數，使重構后圖像中目標所在的高頻部分的對比度得到增強從而使目標和背景之間的區別更加明顯，達到了增強目標的目的。（3）針對 Robinson guard濾波器對極值敏感的問題，對原有的計算方式進行了改進，改進后的 Robinson Guard濾波器可以更有效的區分前景和背景，對于背景的抑制更加充分。（4）在上述研究的基礎上，提出了一種新的紅外低小慢目標探測算法，該算法首先使用本文所用的目標增強方法對目標進行增強，然后使用改進后的 RobinsonGuard濾波器進行背景抑制，最后使用基于局部對比度（LC）的自適應閾值分割方法來提取目標使用真實拍攝的紅外低小慢目標序列圖像對本文方法進行仿真分析，實驗結果表明本文方法具有很好的背景抑制效果，可以有效的實現低小慢目標的探測
標簽： 光電探測
上傳時間： 2022-03-14
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邊緣（edge）是指圖像局部強度變化最顯著的部分.邊緣主要存在于目標與目標、目標與背景、區域與區域（包括不同色彩）之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎.圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測（edge detection）.由于邊緣檢測十分重要，因此成為機器視覺研究領域最活躍的課題之一.本章主要討論邊緣檢測和定位的基本概念，并使用幾種常用的邊緣檢測器來說明邊緣檢測的基本問題圖像中的邊緣通常與圖像強度或圖像強度的一階導數的不連續性有關.圖像強度的不連續可分為：（）階躍不連續，即圖像強度在不連續處的兩邊的像素灰度值有著顯著的差異（2）線條不連續，即圖像強度突然從一個值變化到另一個值，保持一個較小的行程后又返回到原來的值.在實際中，階躍和線條邊緣圖像是很少見的，由于大多數傳感元件具有低頻特性，使得階躍邊緣變成斜坡型邊緣，線條邊緣變成屋頂形邊緣，其中的強度變化不是瞬間的，而是跨越一定的距離，這些邊緣如圖6.1所示對一個邊緣來說，有可能同時具有階躍和線條邊緣特性.例如在一個表面上，由一個平面變化到法線方向不同的另一個平面就會產生階躍邊緣：如果這一表面具有鏡面反射特性且兩平面形成的棱角比較圓滑，則當棱角圓滑表面的法線經過鏡面反射角時，由于鏡面反射分量，在棱角圓滑表面上會產生明亮光條，這樣的邊緣看起來象在階躍邊緣上疊加了一個線條邊緣.由于邊緣可能與場景中物體的重要特征對應，所以它是很重要的圖像特征。比如，個物體的輪廓通常產生階躍邊緣，因為物體的圖像強度不同于背景的圖像強度在討論邊緣算子之前，首先給出一些術語的定義：邊緣點：圖像中具有坐標[門且處在強度顯著變化的位置上的點邊緣段：對應于邊緣點坐標[，門及其方位，邊緣的方位可能是梯度角邊緣檢測器：從圖像中抽取邊緣（邊緣點和邊緣段）集合的算法
上傳時間： 2022-04-22
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第一章 機器學習革命學習算法入門為何商業擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方第二章 終極算法來自神經科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師天鵝咬了機器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派第三章 符號學派：休謨的歸納問題特別說明：僅作為愛好者學習使用（請勿商用）！本文檔由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多學習分享，若覺得不錯請購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第四章 聯結學派：大腦如何學習感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復仇一個完整的細胞模型大腦的更深處第五章 進化學派：自然的學習算法達爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快，誰就會贏第六章 貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里統治世界的定理所有模型都是錯的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關聯，但不是直接關聯推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權衡證據邏輯與概率：一對不幸的組合第七章 類推學派：像什么就是什么完美另一半維數災難空中蛇災爬上梯子起床啦第八章 無師自通物以類聚，人以群分發現數據的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關聯第九章 解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網絡從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫生馬上來看你第十章 建立在機器學習之上的世界性、謊言和機器學習數碼鏡子充滿模型的社會分享與否？方式、地點如何？神經網絡搶了我的工作戰爭不屬于人類谷歌＋終極算法=天網？進化的第二部分
上傳時間： 2022-05-07
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C算法(第一卷)-帶目錄.pdfC語言數值算法程序大全（第二版）.pdfC語言經典算法大全.pdfff6f5d529e875d2bec2713adc98d25b477aa8a63.pdfIntroduction to Algorithms(3rd Edition).pdfMATLAB語言常用算法程序集.pdfNetflix Prize中的協同過濾算法.pdfp范數正則化支持向量機分類算法_劉建偉.pdf[數據結構與算法分析C.描述].(美國)Mark.Allen.Weiss.掃描版.pdf[程序語言的奧妙：算法解讀（四色全彩）].(杉浦賢).李克秋.掃描版.pdf《算法導論(原書第3版)》.pdf【愛生活的程序員-氣宗】算法導論（第三版）.pdf【算法（第4版）迷你書】.pdf一種基于灰度變換的紅外圖像增強算法.pdf一種改進的支持向量機的文本分類算法.pdf一種靜態圖像壓縮編碼算法的改進.pdf個性化搜索引擎推薦算法研究.pdf分布式計算——原理、算法和系統.pdf十五個經典算法研究與總結、目錄+索引by_July (1).pdf十五個經典算法研究與總結、目錄+索引by_July.pdf十大濾波算法程序大全（Arduino精編無錯版） - Powered by Discuz!.pdf圖論及其算法.pdf基于模擬退火與遺傳算法結合的神經網絡圖像分割.pdf大數據算法.PDF嵌入式系統軟件設計中的常用算法 （周航慈 清晰.pdf支持向量機通俗導論（理解SVM的三層境界） - 結構之法 算法之道 - 博客頻道 - CSDN.pdf支持向量機：理論、算法與拓展.pdf改進的基于DCT的自適應水印算法(重要).pdf數學建模MATLAB算法大全.pdf數學建模競賽中應當掌握的十類算法.pdf數據挖掘十大算法(英).pdf數據結構與算法分析 C++描述(高清非掃描).pdf最優化理論與算法(第2版).pdf機器學習十大算法(9)：樸素貝葉斯.pdf算法 英文版第4版 Robert Sedgewick .pdf.pdf算法(algorithm)手寫代碼必備手冊(C++版).pdf算法導論(CLRS)筆記.p...
標簽： 算法
上傳時間： 2022-06-06
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matlab數學建模算法全收錄 超清書簽版
上傳時間： 2013-05-15
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