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目標函數(shù)

改進的基于模型匹配的快速目標識別

文中建立不同類型目標的模型匹配數(shù)據(jù)庫；采用最小周長多邊形構(gòu)造目標主體輪廓的近似多邊形，以簡化目標主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點個數(shù)、最長線段兩側(cè)頂點個數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對待識別目標進行描述，應(yīng)用3個特征量在模型匹配數(shù)據(jù)庫中逐一進行分層遍歷搜索匹配。實驗表明，基于模型匹配的目標識別算法能夠快速的識別目標，提高了目標識別的實時性，同時能夠判定目標所處的姿態(tài)狀況。

標簽： 模型匹配目標識別

上傳時間： 2013-10-20

上傳用戶：q3290766
模電函數(shù)發(fā)生器課程設(shè)計報告

模電函數(shù)發(fā)生器課程設(shè)計報告, 現(xiàn)在我們通過對函數(shù)信號發(fā)生器的原理以及構(gòu)成設(shè)計一個能變換出三角波、正弦波、方波的簡易發(fā)生器。我們通過對電路的分析，參數(shù)的確定選擇出一種最適合本課題的方案。在達到課題要求的前提下保證經(jīng)濟、方便、優(yōu)化的設(shè)計策略。

標簽： 模電函數(shù)發(fā)生器報告

上傳時間： 2014-01-14

上傳用戶：qiao8960
光流法在運動目標識別領(lǐng)域的理論與應(yīng)用

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檢測、活動輪廓模型以及醫(yī)學圖像處理方面的應(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。

標簽： 光流法運動目標識別

上傳時間： 2013-10-31

上傳用戶：jrsoft
基于映射函數(shù)收縮算法的圖像去噪方法

文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數(shù)來描述圖像的去噪過程，通過求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進行變換，達到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過實驗比較，驗證了本文算法的可行性和魯棒性。

標簽： 映射函數(shù) 圖像去噪算法

上傳時間： 2013-10-21

上傳用戶：許小華
matlab中關(guān)于數(shù)字濾波器的函數(shù)介紹

matlab中關(guān)于數(shù)字濾波器的函數(shù)介紹,很詳細哦

標簽： matlab 數(shù)字濾波器函數(shù)

上傳時間： 2013-10-14

上傳用戶：685
Butterworth函數(shù)的高階低通濾波器的有源設(shè)計

Butterworth函數(shù)的高階低通濾波器的有源設(shè)計

標簽： Butterworth 函數(shù) 低通濾波器有源

上傳時間： 2013-11-20

上傳用戶：旗魚旗魚
解析邏輯函數(shù)式的處理

　　對數(shù)字電路設(shè)計中的重要環(huán)節(jié)--邏輯函數(shù)式的處理進行了解析。分邏輯函數(shù)式的化簡、檢查、變換3個方面作了詳細探討，且對每個方面給出了相應(yīng)的見解，即對邏輯函數(shù)式的化簡方面提出宜采用先卡諾圖法再代數(shù)法的綜合法；對邏輯函數(shù)式的檢查方面指出了觀察互補出現(xiàn)的因子并檢驗在特殊條件下是否存在該因子的“互補相與”和“互補相或”的核心要點；對邏輯函數(shù)式的變換方面則提出了一種具有普適性的二次取非變換法。同時，對這些見解還給出了相應(yīng)的例證。

標簽： 邏輯函數(shù)式

上傳時間： 2013-10-18

上傳用戶：一天睡三次
基于幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運動目標檢測

基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產(chǎn)生的誤匹配點，運用背景補償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標檢測算法應(yīng)用于動態(tài)情況，實現(xiàn)了動態(tài)背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續(xù)多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現(xiàn)自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。

標簽： 幀間差分模板匹配運動目標檢測

上傳時間： 2013-10-09

上傳用戶：ifree2016
ICL8038 單片函數(shù)發(fā)生器

ICL8038 單片函數(shù)發(fā)生器

標簽： 8038 ICL 函數(shù)發(fā)生器

上傳時間： 2014-12-23

上傳用戶：wushengwu
基于相關(guān)分析的飛機目標識別方法

提出了一種基于相關(guān)分析的飛機目標識別方法。該方法利用飛機圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，能達到很高識別率與很低的等錯率。該研究旨在提高飛機識別的準確率和降低出錯率，采用一種基于相關(guān)分析的飛機目標識別方法。該方法通過對采集的飛機圖像做去除背景、降噪、圖像增強、二值化和歸一化處理，將飛機圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，通過特征比對達到識別飛機的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機的識別實驗，得出了95.47%識別率和0.04%等錯率的結(jié)論，識別率和等錯率均優(yōu)于不變矩法、三維識別方法、基于小波分析和矩不變量的方法，印證了筆者提出的基于相關(guān)分析的飛機目標識別方法的優(yōu)越性。在飛機圖像數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明，該方法是可行的。

標簽： 分飛機目標識別

上傳時間： 2013-11-03

上傳用戶：manlian