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  1. jseg-vc.zip

  2. VS2015编译测试通过，用法参见readme.txt。 随着科学技术的迅猛发展,尤其是计算机和网络技术的发展,包括文字、图像、视频、音频等在内的各种多媒体信息是人类获得信息的主要载体。随着多媒体信息的发展,图像和视频也得到了广泛的应用,因此对于图像分割和基于目标提取的视频分割处理技术也是需要研究的非常关键的问题,其算法性能的优劣直接影响到后续的处理工作。因此在现有的图像分割和视频分割算法的基础上,研究高性能的图像分割和视频分割有很大的现实意义。 在彩色图像分割方面,本文提出的是对JSEG进行

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-06-18
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：lingzesoft

  1. 一种基于背景提取的视频对象分割算法

  2. 提出了一种基于背景提取的视频对象分割算法，其主要是通过对多帧视频序列的比较，提取出视频帧的背景，以后的视频帧序列减去该背景，就得到了运动对象。实验结果表明，该算法可以很好地应用在视频会议等背景变化不大的场合，效果较好且运算量不大。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-24
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38736721

  1. 基于背景差法的运动目标检测

  2. 视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体. 背 景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标. 可靠的背景图像的提取是该算法的关键. 表述了 一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra 背景更新 算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景. 然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像 进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-24
    • 文件大小：212992
    • 提供者：cutelili

  1. 基于时空超像素邻域的具有形状提示的视频对象分割

  2. 在这项研究中，作者提出了一种提取图像序列中运动物体的方法。 所提出的方法基于在时空超像素邻域上定义的图割算法。 预先划分的超像素被划分为前景和背景，同时保留时间和空间的连贯性。 它通过三个步骤来实现此目标。 首先，提倡将超像素作为作者分割方案的基本单位，而不是在像素级别上进行操作。 其次，在图割框架内，提出了两个基于超像素的数据项和两个基于超像素的平滑度项来解决分割问题。 最后，提出的方法通过图割算法产生了视频量内所有超像素的分割。 为了说明此方法的优势，将定量和定性结果与其他最新方法进行了比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：864256
    • 提供者：weixin_38746515

  1. 基于DCT域的车标定位方法研究*

  2. 为了能够对高速公路视频中的违法车辆特征进行提取，需要完成车辆对象的目标检测和特征区域定位工作，在特.征区域定位研究中，车标定位是很重要的工作，文中研究了一种直接在车脸图像DCT 域中进行车标定位的方法。该方法首.先使用Adaboost 算法对高速公路视频中的车辆对象进行车脸区域的定位，得到感兴趣的车脸区域区域图像，然后利用车.脸图像中车标纹理和散热器隔栏纹理所具有的不同方向性特点，直接在DCT 域中提取车标的横向、竖向、斜向纹理的方向.信息，通过区别于散热器隔栏只有横、竖向纹理的特性，采用阈值方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：414720
    • 提供者：weixin_38741195