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针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性,提出了一种基于像素统计特性及细胞神经网络(CNN)的目标分割方法。首先建立图像每一像素点的高斯分布模型,并根据图像序列中的当前帧及历史帧信息自适应地调整模型的参数。然后结合图像的帧间信息将图像从空间域映射到统计域。最后在统计域中用细胞神经网络方法对其进行目标分割。由于CNN是由局部互连的细胞组成,因此易于用VLSI实现。通过对图像像素建立细胞近邻模型,可以获得较强的鲁棒运动目标分割。实验的结果反映了该方法的有效性。 相似文献
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少年朋友们,我猜你们一定喜欢上了电场敏感晶体管先生。它的出现使我们认识了一个全新的"电场世界",对吗?它还使我们变得爱思考了。你们给"场控延时小灯"治好了爱眨眼的毛病了吗?我琢磨了好久,还是没有找到好的办法。但我发现了一个线索:音乐片唱歌的声音大一点儿,小灯就会亮一点儿:唱歌的声音小一点儿,它就一闪一闪地眨起眼睛来了。怎 相似文献
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针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性,提出了一种基于细胞神经网络(CNN)和马尔可夫随机场(MRF)的目标分割方法.首先根据细胞神经网络与马尔可夫随机场能量函数的相似性,将马尔可夫随机场的最大后验概率模型映射到细胞神经网络近邻系统模型中.然后建立图像每一像素点的邻域系统模型,并且构造相应的能量函数.为使能量函数达到快速收敛,再利用模拟退火算法实现能量函数的最小值,以达到对运动目标的提取.由于CNN是由局部互连的细胞组成,因此易于用VLSI实现.实验的结果表明,该方法能够有效地抑制图像的噪声,对于运动目标的提取有较好的分割效果. 相似文献
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