醫療保健行業的發展趨勢是通過非置入手段來實現早期疾病預測，降低病人開支，這一趨勢促使醫療成像設備在該領域扮演了越來越重要的角色。為滿足這些行業目標需要的功能，設
上傳時間： 2013-10-21
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為了提高pcb銑刀魚尾槽切削的精度和效率，設計了一套影像檢測系統并研究銑刀刃面的圖像處理算法，根據銑刀刃面的特征，設計了專門的照明系統來獲取清晰的，變形小的銑刀刃面圖像，采用邊緣檢測算法對圖像進行邊緣提取，并對所提取的邊緣采用基于空間矩的亞像素算法進行圖像邊緣的亞像素定位，然后采用直線擬合等一系列算法對銑刀刃面圖像進行尺寸計算和缺陷檢測。、
上傳時間： 2013-10-21
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成像系統二維轉臺控制部分解決方案
上傳時間： 2013-10-12
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針對人臉識別中的特征提取問題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區分能力和LDA所具有的判別性優勢來進行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對得到的高維特征采用PCA進行初次降維，再利用LDA實現再次降維，得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫上的實驗驗證了該算法的有效性。
上傳時間： 2013-12-14
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檢測運動物體需要無運動物體的背景圖像，所以，首先應用多幀像素平均值法提取了運動視頻序列的背景圖，從背景圖像中分離目標像素，獲取目標的質心坐標，并應用質心跟蹤法以灰色圖像序列為基礎，對運動的目標進行實時檢測和跟蹤。質心跟蹤法的目標位置通過質點的中心來確定，該算法計算簡單，計算量小，其穩定性與精度主要取決于序列圖像的分割及其閥值的確定情況。文中給出了用Opencv實現算法的具體過程和關鍵代碼，并且設計了跟蹤運動車輛的控制界面，方便了實時監控。實驗結果表明，該方法可以實現視頻序列中運動目標的識別，具有實時性、并能給出較好的識別效果。
上傳時間： 2013-11-12
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闡述了目前三維成像在其常見應用領域中的研究，主要致力于研究高分辨率三維成像系統。三維激光成像是一項可以應用于探測隱藏目標、地形測繪、構建虛擬環境、城市建模、目標識別等領域中的技術。在區域成像技術中，除了如立體視覺和結構化燈光等更常規的技術，實時三維傳感也具有現實可操作性。當前三維激光成像技術已經發展到有能力提供厘米級波長的高分辨率三維成像，這將給許多領域提供方便，包括法律的實施和法醫調查。與CCD和紅外技術等傳統的被動成像系統相比，激光成像技術不僅能提供強度和范圍信息，還能穿透植被和窗戶等特定情景元素。這意味著激光三維成像系統在目標識別與辨認等方面具備新的潛力。結果表明，激光三維成像系統可以在許多情況下得到應用。
上傳時間： 2013-10-31
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通過對海上紅外圖像進行分析，提出了一種基于海天線提取的紅外小目標檢測方法。該算法的基本思路是根據所需提取目標的特點，首先選擇感興趣的灰度區域，然后運用Canny算子進行邊緣檢測，接著對圖像進行Hough變換檢測海天線，最后對海天線以下且符合目標特征的連通域進行標記從而來確定目標的位置。實驗結果表明，該方法能較好地檢測出海上紅外小目標。
上傳時間： 2015-01-03
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為了設計一種實時高效、穩定可靠的圖像目標跟蹤系統平臺，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應Canny邊緣檢測算法。該自適應算法能夠很好的確定平滑參數以及高、低兩個閾值，更好的獲得圖像邊緣圖。經Canny算法處理圖像目標后，獲得目標的單像素邊緣圖，根據邊緣圖計算得到目標質心。利用最小二乘法擬合出目標的運動軌跡，同時可根據時間間隔預測出目標質心的下一位置，控制伺服機構，實現目標跟蹤。實驗表明，采用Canny算法的目標跟蹤系統，能夠滿足實時跟蹤的需要。
上傳時間： 2013-11-03
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給出了一種運動人體區域的檢測及其對應的二維關鍵點的提取方法。首先運用幀差法構建一個自適應的背景模型以達到背景初始化和背景更新的目的。接著用減背景法實現二維運動人體區域的檢測。最后將檢測到的運動人體區域，通過運用APAR（anti-paralle lines）區域法實現對運動人體關鍵點的提取。
上傳時間： 2013-10-25
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在深入的對頻譜臉法和Fisherface方法進行研究后，綜合這兩種方法的優點，提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識別新方法。頻譜臉方法主要是采用二維小波變換和傅立葉變換。因為人臉圖像的低頻部分對人臉的表情變化是不敏感的，所以對人臉圖像使用二維小波變換，提取人臉圖像的低頻部分。對人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換，從而獲得原人像的一個低維空間的表達。但是頻譜臉特征維數仍然較高，所以在頻譜臉法的基礎上繼續提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征，降低特征的維數，提高識別效率。利用人臉面部構造產生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，進而根據眼睛和嘴巴構成三角形模板的特性，精確定位人臉在圖像中的位置。實驗結果表明，這種結合膚色和面部特征的算法，能夠對人臉進行較快速、準確的定位，而且結果比較穩定可靠。
上傳時間： 2013-10-09
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