this is mean shift one of image processing famous segmentation techniques, it is programmed in matlab
標簽： segmentation processing programmed techniques
上傳時間： 2017-04-21
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mean shift 分割，matlab 代碼，不錯
上傳時間： 2017-04-26
上傳用戶：huyiming139
分割算法 1.mean shift 的迭代過程只做了一次（為了簡單） 2.對圖像中的某一點進行平移時，只考慮了距離它小于2*hr的點，而不是圖像中所有的 點。 3.實驗過程中只用到了gauss核，雖然提供了method的選擇，但在進行值域加權時只用 到gauss核，如果需要請自己改正。
上傳時間： 2017-05-09
上傳用戶：ryb
mean shift tracker mean shift tracker mean shift tracker mean shift tracker mean shift tracker
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：wmwai1314
mean shift clustering
標簽： clustering shift mean
上傳時間： 2017-07-30
上傳用戶：曹云鵬
mean shift clustering file
標簽： clustering shift mean file
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：x4587
Mean shift clustering. K means clustering.
標簽： clustering shift means Mean
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：釣鰲牧馬
·經典Mean shift算法
上傳時間： 2013-05-29
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近年來，隨著現代社會對軍用和民用設備需求的不斷擴大及要求的不斷提高，運動目標的識別和跟蹤技術已經迅速發展成為現代信息處理領域中一項非常重要的技術，并在許多領域內發揮著不可替代的作用，但是在面向應用的目標跟蹤系統卻不盡如人意，不能很好的滿足應用的要求。 本文簡述了傳統的基于桌面PC機的目標跟蹤系統實現方法。目標跟蹤具有兩個突出的特點，一是計算數據量大，一是對處理速度要求高。傳統上，運動目標跟蹤系統的實現是基于桌面PC機，但工業應用的快速發展使傳統的目標跟蹤系統越來越不能滿足應用的需要。 本文提出了一種基于ARM嵌入式平臺的目標跟蹤解決方案。研究了如何將嵌入式平臺和目標跟蹤結合起來，并對系統的設計思想和設計方法進行了詳述。首先進行了功能分析和總體設計，分析了將嵌入式平臺作為目標跟蹤解決方案的關鍵性問題，包括采用ARM嵌入式平臺的必要性，系統框架的設計，對于嵌入式處理器和操作系統的選擇：然后在總體設計的基礎上完成了系統的設計，包括軟硬件平臺的設計，完成了BootLoader的設計，Linux內核的定制，USB攝像頭驅動程序的設計和OpenCV視覺庫的建立；最后分析了目標跟蹤的過程，利用背景差法實現了運動的檢測，提取了行人的特征，利用mean-shift算法實現了對運動目標的跟蹤。 本文提出的基于嵌入式平臺的目標跟蹤系統的應用潛力巨大，有待進一步的研究和探索。在論文最后對研究進行了總結和展望，提出了未來的研究方向。
上傳時間： 2013-05-27
上傳用戶：qiao8960
A general technique for the recovery of signi cant image features is presented. The technique is based on the mean shift algorithm, a simple nonparametric pro- cedure for estimating density gradients. Drawbacks of the current methods (including robust clustering) are avoided. Feature space of any nature can be processed, and as an example, color image segmentation is dis- cussed. The segmentation is completely autonomous, only its class is chosen by the user. Thus, the same program can produce a high quality edge image, or pro- vide, by extracting all the signi cant colors, a prepro- cessor for content-based query systems. A 512 512 color image is analyzed in less than 10 seconds on a standard workstation. Gray level images are handled as color images having only the lightness coordinate
標簽： technique presented features recovery
上傳時間： 2015-10-14
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