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1.
基于色彩和形态特征的人阴影检测方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了一种基于色彩和形态特征的人阴影检测方法,在HSV颜色空间中利用色彩特征检测阴影的可能区域,结合基于形态特征的阴影检测结果,得到最终的阴影区域.实验表明,本方法能有效地区分运动人体与阴影,具有较好的检测精度和鲁棒性.  相似文献
2.
基于颜色和梯度差估计器的运动阴影检测   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对当前运动阴影检测中采用的纹理信息过于粗糙问题,提出一种基于梯度差估计器并融合亮度和归一化颜色特征的阴影检测方法。以混合高斯模型得到的前景像素为基础,通过阴影在亮度和归一化颜色上的特性筛选出候选的阴影区域,然后利用梯度差估计器确定最终的阴影区域。实验结果表明,本文算法能很好地区分局部纹理不明显的运动目标和阴影。  相似文献
3.
采用手指的三维人机交互方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
为了探索和实现和谐自然的人机交互方式,提出了一种新的三维人机交互方法,该方法利用单个摄像头捕捉人的手指及其阴影的运动,实时进行图像分析处理,检测指尖的位置.并利用手指的指尖和阴影的指尖的距离计算指尖的高度,从而还原指尖的在空间中的移动.最后使用Kalman滤波来使指尖的运动更平滑,使三维交互更自然.该方法对软硬件要求低,易于实现.实验结果表明:该方法在手指跟踪和指尖检测上可达到较高的准确率,可实现自然友好的三维人机交互,并可应用于虚拟现实或三维游戏中.  相似文献
4.
基于全局纹理和抽样推断的自适应阴影检测算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高不同光线环境下阴影检测的准确度和稳定性,提出了一种自适应的阴影检测算法。设计了一种阴影检测器,利用候选前景中像素YUV分量变化比率判别阴影像素,其检测阈值由阈值估计器得到。阈值估计器利用全局纹理和抽样推断的方法统计计算出当前光线环境下所需的阈值。整个阴影检测过程不需要人工干预,适应于各种复杂动态的场景。对代表不同光线条件的标准测试视频的检测实验表明,本文算法能够自适应地检测得到各目标阴影区域,具有较好的稳定性和实时性,综合检测指标达到94%以上。  相似文献
5.
自适应背景下运动目标阴影检测算法研究   总被引:1,自引:1,他引:2  
智能视频监控系统的主要难点就是如何检测出运动目标的阴影并将他去除。用一种改进的自适应背景检测算法准确检测运动物体的位置和形状。然后根据阴影的颜色变化、结构等特点,分别采用基于RGB彩色模型和基于HSV彩色模型的阴影检测法检测阴影。在仿真实验中,对两种方法进行定量和定性的分析,在阴影检测率、识别率、复杂度和实时性等方面做出了比较。结果表明,两种方法都有较强的适应性,具有良好的阴影检测效果。根据各自的优缺点,可应用在不同领域中。  相似文献
6.
高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Lo-cal Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值。  相似文献
7.
场景中的运动阴影导致多目标粘连,车辆间的相互遮挡使得跟踪识别困难.本文针对这两个影响实时车辆检测与跟踪系统性能的主要因素,采用基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的方法为场景背景建模,提取出运动区域,再通过边缘特征检测出场景中的运动阴影,然后利用角点信息将目标与阴影分离;提出了一种基于运动预测框的目标跟踪算法,将它与基于车辆平行四边形轮廓的遮挡分割方法结合,构建了多车辆目标的实时跟踪系统,并用实验验证了它的实用性与鲁棒性.  相似文献
8.
吴岳洲 《光电子.激光》2009,(12):1626-1630
针对视频分析中难以完全将前景(FG)和运动阴影正确分离,提出一种基于阴影HSV颜色空间特性与Gabor筛选器的阴影分割方法。首先,采用一种基于复杂背景(BG)的运动目标检测方法提取出运动目标;其次,采用基于HSV颜色空间阴影特性初步判定阴影区域;最后,设计基于感兴趣区域(ROI,region of interest)的Gabor筛选器对初步判定后的阴影区域进行筛选,从而检测出阴影。对不同光照和环境条件下的视频序列进行测试结果表明,方法效果好,阴影检测率高,可应用于智能视频监控的目标检测。  相似文献
9.
基于阴影区域统计及YUV色度特性,提出一种鲁棒的运动阴影检测方法。首先,在待检测像素点邻域划分小区域,利用小区域内光照条件基本相同、阴影近似线性地降低背景亮度的属性,估计出背景的亮度;接着,与混合高斯模型(GMM)得到的背景相减,统计差值图像的加权方差,作为判定阴影的特征;最后,依据邻域光照变化率不变性与YUV色度差异进一步消除误判阴影点。经多个室内外的经验数据集实验表明,该方法阴影检测率高,前景空洞少,且有较强的抗干扰能力。  相似文献
10.
高俊祥 《光电子.激光》2009,(10):1348-1352
基于背景像素被阴影覆盖后RGB值的变化,提出了一种智能交通系统(ITS)中运动阴影的检测算法。首先定义了归一化亮度比例坐标系并将阴影检测视为该坐标系中的分类问题,然后采用阴影像素在该坐标系中的分布信息构建一椭球,并根据像素的坐标值是否处在椭球内部以及RGB3种颜色归一化亮度比例的相对大小确定阴影像素。对比实验表明,该方法能够有效地检测运动阴影,性能优于SNP算法和DNM算法。  相似文献
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