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991.
传统的检测火焰的方法并不能发挥很好的作用,近些年,随着计算机以及基于视频图像序列处理的数字图像处理技术的发展,基于视觉火焰检测技术在大范围空间具有十分实用的价值。通过数字彩色CCD摄像机获得连续的图片,我们可以通过图像利用数字图像处理的算法来获得所感兴趣区域的形状特征,静态动态特征以及颜色信息,从而来判断是否发生了火灾。将摄像系统装配在所需检测的位置从而达到对检测区域自动防火的功能。简便的算法也可以减少对数据处理的时间。实验的结果说明了我们的方法可以准确地确认火焰。 相似文献
992.
993.
基于主动轮廓模型的交通场景运动目标提取算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在交通监控中,从复杂的交通场景中精确地分割出运动目标是至关重要的。目前,经典的运动目标检测算法有背景差法和帧差法。当场景中存在阴影时,这两种方法都不能够精确地提取运动目标。提出了一种基于主动轮廓模型的运动目标提取算法。通过阴影检测,从运动目标中获得消除阴影的初始轮廓,然后通过主动轮廓模型逼近运动目标真实轮廓。实验表明,该算法既可以消除阴影和噪声的影响,又可以保持运动目标完整。 相似文献
994.
提出了一种基于欧拉数及HSV色彩空间的视频水印离散余弦变换(DCT)算法。在视频中选择欧拉数较小的帧,在HSV色彩空间亮度分量DCT中频系数中嵌入水印。该算法能实现盲嵌入、盲检测和盲提取,且健壮性强、透明性好,能经受噪声、滤波、剪切、压缩、帧插入及删除等图像、视频处理与攻击。 相似文献
995.
996.
针对图像中目标和背景灰度偏差较小、目标边缘轮廓弱的特点,提出了一种快速收敛并具有较强捕获弱边缘能力的水平集曲线演化方法。该方法采用指数函数作为边缘指示函数,运用归一化的Gauss分布函数改进传统的正则化Dirac函数。在目标跟踪过程中,采用卡尔曼滤波获取视频相应帧图像的运动人体目标最小外接矩形框,对外接矩形框内运动人体进行水平集曲线演化,实现对人体目标的跟踪和轮廓提取。分别对可见光下的运动目标和红外运动视频序列进行仿真实验。结果表明,相对于传统方法,其在跟踪速度上有很大的提高,对于红外图像中的弱边界目标及凸凹度较大的区域,也具有快速准确的收敛效果。 相似文献
997.
基于先验形状信息的水平集图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有水平集方法对于具有强噪声或弱边界的目标进行分割时存在的问题,提出了一种基于形状先验的图像分割方法.该模型采用变分水平集方法,融合了区域特征和边界轮廓特征,并通过相似性匹配选择最佳先验形状.该模型不仅对具有强噪声和弱边界的复杂图像具有较好的分割效果,而且有效地解决了曲线演化的初始轮廓的确定问题.与传统方法进行对比实验,结果表明,该方法具有较好的分割效果和较高的准确率. 相似文献
998.
随着处理器由高主频的单核处理器逐步转向片上多核处理器(CMP),计算机并行处理能力不断提升。通过分析GIS串行算法面临的性能瓶颈,利用CMP的优势,采用线程级并行处理栅格数据。针对边缘提取算法,深入分析和比较了MPI、OpenMP等当前主流的并行编程模式,提出了并行性能估计模型。基于OpenMP编程模型分析线程数、调度方式和分块大小对算法并行性能的影响,实现边缘提取最优并行。实验证明,性能评估模型能够准确预测CMP环境下的并行性能,基于OpenMP实现的边缘提取并行算法能够提高图像边缘提取效率。 相似文献
999.
1000.
和弦识别作为音乐信息标注的基础,在分析音乐结构和旋律方面具有非常重要的作用.结合音乐理论知识,提出一种基于稀疏表示分类器的和弦识别方法.与传统的基于帧的识别方法不同,以节拍作为和弦变化的最小时间间隔,利用CQT (Constant-Q Transform)变换对音乐信号进行时频分析,提取PCP (Pitch Class Profile)特征,采用稀疏表示分类器(Sparse Representation-based Classification,SRC)进行和弦识别.实验结果表明,提出的特征和识别方法在识别率上均高于传统的方法. 相似文献