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11.
一种鲁棒的多目标自动跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对复杂的自然环境,提出了一种能自动初始化目标模型,并能处理目标遮掩问题的多目标实时跟踪算法。该算法在精度和效率方面改进了Mean Shift算法,并结合扩展卡尔曼滤波器对目标进行运动建模,实现了对多目标的实时稳健跟踪。此外,为了自动初始化待跟踪目标模型,提出了一种三层目标链交互结构。该结构能够有效的去除由摄像机抖动以及背景噪声产生的伪目标。在复杂的自然环境下对算法进行了大量的多目标跟踪实验,验证了算法的实时有效性。  相似文献   
12.
传统的由运动数据驱动三维模型需要手工标定骨架,匹配关节点和设定皮肤权重,工作量大而复杂.提出了三维人体模型自动驱动的方法,使用横向切分匹配来自动提取骨架和匹配相应的关节点,然后用改进后的线性混合皮肤变形技术进行模型皮肤权值的自动分配,绑定皮肤,最终实现了三维人体模型的自动驱动.整个提取绑定时间短,需求简单,速度快,最后给出的实验结果验证了算法的有效性.  相似文献   
13.
针对模糊操作常常用来掩饰伪造拼接合成图像的拼接边缘但使边缘宽度增大的特点,提出了一种基于边缘宽度的伪造图像检测方法,该方法通过确定图像的边缘像素,计算边缘的宽度,去除较细边缘保留宽边缘等手段确定伪造数字图像的篡改区域。经实验验证,文中方法能有效地检测出伪造图像中经过模糊操作的边缘,从而确定伪造区域。  相似文献   
14.
基于稀疏表示的红外小目标跟踪   总被引:1,自引:0,他引:1  
李志  郑江滨 《电子设计工程》2013,21(10):178-181
针对云天背景下红外小目标跟踪易受噪声影响,传统目标模型对噪声敏感等问题,提出一种贝叶斯推理框架下使用稀疏表示建模红外小目标的跟踪算法。该算法结合目标模板向量和正负琐碎向量构建目标稀疏表示模型,在贝叶斯推理框架下使用图像子块系数向量的目标模板重构误差作为观测模型,实现小目标的跟踪。实验证明了算法的有效性和鲁棒性。  相似文献   
15.
可恢复的脆弱数字图像水印   总被引:9,自引:0,他引:9  
该文提出一种用于图像内容认证和保护的脆弱数字图像水印算法.该算法不但可以检测定位出图像中任何细微的篡改,而且可以恢复较大面积的被篡改的图像数据.首先该文给出了一种被称之为基于块交叉交插RS编码的水印生成算法;随后使用基于块交叉交插RS码的校验符号作为水印并将其埋植到图像数据的最低位;最后利用基于块交叉交插RS解码实现水印信号检测以及对图像篡改数据的定位和恢复.此外该文算法使用由密码生成的掩膜图像参与水印信号的生成和检测,很好地保证了水印的安全性和保密性.经实验验证,该算法不但可以有效地检测出图像中被篡改内容的位置,而且能恢复被篡改的图像数据.  相似文献   
16.
针对伪造图像中常用的模糊操作,提出一种伪造图像的检测方法,该方法首先对伪造图像进行小波域同态滤波,增强处于高频段的人为模糊边缘,然后利用数学形态方法腐蚀掉自然边缘,保留增强的模糊边缘,最后对腐蚀后的边缘图像进行区域标定,从而定位出伪造区域。实验证明该算法相对基于传统同态滤波伪造检测方法,能够较准确定位伪造区域,降低误检率。  相似文献   
17.
基于噪声分布规律的伪造图像盲检测算法*   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于噪声分布规律的伪造图像盲检测方法。首先利用基于边缘保护的滤波方法检测出图像中的噪声;然后计算图像中同质区域噪声的均值、方差和信噪比等统计量,通过比较图像中同质区域的噪声分布规律的相似性程度实现伪造图像鉴别。实验证明该算法能有效地检测出伪造图像。  相似文献   
18.
提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。  相似文献   
19.
基于Bresenham画线算法的图像快速-高精度旋转算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用Bresenham画线算法增量定位的思想,提出一种基于Bresenham算法的图像旋转快速算法.该算法减少了图像旋转中大量的浮点运算以及取整运算,可以在保证旋转质量的前提下,大幅度地提高图像旋转的效率.实验结果表明,该算法使得平均处理速度提高了将近4倍,并且方便了硬件实现.  相似文献   
20.
基于标记点的运动捕获系统中,由于标记点特征相似,易出现遮挡,使得跟踪难度大.针对上述问题提出了基于多视觉的跟踪算法.首先进行双目视觉立体跟踪:采用扩展Kalman进行预测,根据外极线约束剔出预测区域内的错误候选目标;然后进行多目视觉数据融合:利用基于可变阈值的最邻近数据融合算法对已获得的多个双目跟踪数据进行处理,解决了标记点遮挡、丢失问题;最后得到了标记点的三维运动数据.实验表明,提出的跟踪算法可以准确跟踪各个标记点.  相似文献   
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