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1.
二维场景阴影区域的自动鲁棒分割   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
管业鹏  顾伟康 《电子学报》2006,34(4):624-627
 基于HSV彩色空间的色调值融合RGB色彩模型中的蓝色分量信息,提出了鲁棒而有效的二维彩色图像阴影区域自动分割方法.根据阴影与非阴影区域间存在色调差异,利用HSV彩色模型,提取可能阴影区域.为消除提取出的阴影区域中偏蓝物体影响,采用RGB彩色空间中的蓝色分量为模板,计算该模板与提取出的阴影区域间的直方图.采用单阈值化分割方法,确定该直方图阈值.将蓝色分量值低于该阈值的阴影区域确定为有效阴影区域.通过对不同光照下的实际自然场景图像的阴影检测,实验结果表明文中所提方法是有效可行的.  相似文献
2.
一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
从色彩理论和高斯-拉普拉斯算子的基本原理出发,提出了一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法。实现结果表明该方法对彩色航空影像上阴影区域的检测是有效的。  相似文献
3.
自适应背景下运动目标阴影检测算法研究   总被引:3,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
4.
混合交通环境中的阴影检测算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘勃  魏铭旭  周荷琴 《信号处理》2005,21(2):172-177
在城市交通流量视频检测系统中,目标阴影总是干扰对目标的正确检测和识别。在混合交通环境下,传统的阴影检测算法总是避免不了进行边缘检测、模板匹配等运算,不仅处理速度慢,而且对行人阴影的检测效果不好。本文提出一种基于颜色信息的阴影检测算法,该算法首先在图像中检测出运动区域,然后在运动区域内计算目标R、G、B颜色分量的灰度距离和色彩距离;最后根据这两个距离量检测出区域中的阴影。实验表明,该算法能够正确检测出车辆和行人的阴影,还能在雨天对目标的路面倒影进行检测,而且计算速度较快。  相似文献
5.
改进的自适应灰度视频序列阴影检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种自适应的阴影检测方法,去除了传统固定阈值阴影检测方法残留的阴影边缘,有效地改善了阴影检测效果。首先采用kmeans聚类、求前景灰度直方图峰值间平均值等方法得到自适应的阈值,在此基础上,计算满足阈值约束的前景像素点,将该点及其8邻域点都作为可去除的阴影点进行标记。最后,去除标记的阴影点及极小面积的前景区域。本文对已有的阴影检测算法进行了改进,加入了自适应的阈值计算方法并去除了原有算法检测后残留的阴影边缘,在对室内及室外视频序列进行的检测中都取得了较好的效果。  相似文献
6.
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
7.
采用手指的三维人机交互方法   总被引:2,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
8.
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
9.
结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对视频监控中运动阴影影响目标检测跟踪准确性的问题,提出一种结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法。首先利用背景减除法,得到前景区域并进行初步筛选;然后在背景区域建立亮度、颜色、梯度特征的联合直方图,以反投影的方式投影到前景区域得到运动阴影概率图;最后结合空间一致性和滞后阈值,对概率图进行分割得到运动阴影区域。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法能够有效区分阴影与目标,适用于实时的运动目标检测与跟踪。  相似文献
10.
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
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