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  1. 无线传感器网络节点中视觉信息提取研究 毕设论文及答辩ppt

  2. 首先提出了一种能够充分利用视觉传感器提供的色彩信息的彩色背景差方法。该方法克服传统的灰度背景差方法在光照影响、阈值设定方面的不足,通过定量描述两种颜色之间的差别,并根据这种差别的大小将视野中的目标从背景中分离出来。同时,分析了这种彩色背景差在实现效率上面临的问题,并提出了相应的简化算法。利用一种用基于学习的方法计算图像中特定色彩的参数彩色图像中不同颜色在色调、饱和度、亮度方面的统计学规律,从而根据这些规律对前景进行颜色识别,将彩色图像转换为颜色标号矩阵。该算法对光照影响具有较低的敏感度。 接着
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-04-27
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:ellenyulinling
  1. 数字图像处理平台

  2. 可作为分析图像的平台包含某像素点的信息提取,图像加减旋转,B G R H S V的直方图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-06-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:beigua321
  1. BMP图像中的LSB信息隐藏方法

  2. 任选一个24位的BMP图片文件 用二进制文件方式打开这个文件,顺序读取每个像素的颜色 将字符串的ASCII码顺序替换掉这个图像文件中每个像素的每个颜色分量的LSB位 保存修改后的图像文件 提取部分: 用二进制文件方式打开隐藏了信息的图片文件 顺序读取每个像素的颜色中每个分量的LSB位 将提取的LSB位恢复为字符串显示出来
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-12-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:zhang3213986
  1. 量化索引(抖动调制)水印嵌入与提取

  2. 信息隐藏课程做的基于量化索引(抖动调制)的水印嵌入与提取,内容如下: 1. 空域的嵌入与提取(黑白图) 2. 包含DCT变化与量化的水印嵌入与提取(彩色图) 3. 6种攻击测试(高斯噪声,放大攻击,裁剪,平移,像素值修改,旋转) 4. psnr计算 5. 探究量化表的修改
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-06-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:forest_open
  1. LSB与MSB信息隐藏实验

  2. 嵌入:1 顺序选取图像载体像素的最低有效位,排列起来作为秘密信息载体2 将秘密信息按位替换到载体中3 将载体重新写入图片.提取:1 顺序选取图像载体像素的最低有效位,排列起来作为秘密信息载体2 提取载体的前n位,n为秘密信息长度 实验1.3设计随机取点的算法 随机选取像素点嵌入秘密信息 提取秘密信息 画出随机位置
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-12-06
    • 文件大小:153600
    • 提供者:neko233
  1. LSB算法实现图像中的信息隐藏和提取

  2. LSB算法的应用LSB是L.F.Turner和R.G.van Schyndel等人提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。考虑人视觉上的厄不可见性缺陷,信息一般嵌入到图像最不重要的像素位上,如最低几位。利用LSB算法可以在8色、16色、256色以及24位真彩色图像中隐藏信息。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-03-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:lifelee2010
  1. 无人驾驶汽车环境信息提取及运动决策方法研究_武历颖.caj

  2. 随着汽车保有量的增长,越来越多的道路交通事故也给社会和人民造成了巨大的损失。其中,汽车驾驶人的危险驾驶行为是导致道路交通事故频频发生的主要原因。无人驾驶汽车因其无需人类驾驶操纵的特点具有广阔的应用前景。在无人驾驶汽车的行驶过程中,如何实时、鲁棒地提取行驶环境信息,以及在获得信息的基础上进行合理的运动决策是实现其安全、高效自主驾驶的关键,也是无人驾驶汽车研究中的难点和热点。论文依托国家自然科学基金重大研究计划项目(90920305)“无人驾驶车辆智能测试环境研究与开发”和中央高校基金创新团队项目
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-17
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:yuzha9785
  1. Palette从图像中提取几种主色

  2. 以canvas的getImageData()方法为基础,以像素颜色的计算为核心,把一个img标签,放入到canvas当中去,然后使用getImageData方法来获取像素信息
  3. 所属分类:Javascript

    • 发布日期:2019-03-13
    • 文件大小:73728
    • 提供者:hbhmlxx
  1. 信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理

  2. 为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38688550
  1. 引入平滑迭代的骨架提取改进算法

  2. 在使用 ZS 细化算法对目标图像细化时,会出现二像素宽度斜线结构细化畸变、2×2 正方形结构丢失, 以及大量斜线冗余像素存在的弊端,同时主流骨架提取算法无法解决不平滑轮廓带来的边缘分叉问题。针对 四类问题,本论文在 ZS 细化算法基础上引入了平滑迭代流程以及后续的扫描过程,并在其中加入保留模板 和删除模板条件的判定。实验数据表明,改进算法在保留目标图像的骨架信息和拓扑性质的基础上,能保持 二像素宽度斜线和正方形结构不丢失,并完全删除冗余像素,其细化率相比 ZS、IEPTA、MZS 细化算法提 高
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2020-04-29
    • 文件大小:729088
    • 提供者:kamo54
  1. 基于变差函数和局部方差图的煤岩图像纹理特征提取

  2. 针对现有煤岩纹理特征提取采用局部二值模式算法存在分类准确率欠佳、算法运行效率较低及旋转纹理识别鲁棒性较差等缺陷,提出了一种基于变差函数和局部方差图的煤岩纹理特征提取算法。该算法首先在局部二值模式理论框架中逐像素计算局部方差得到局部方差图,然后在局部方差图中利用变差函数计算不同方向的变差函数向量,最后组合变差函数向量作为纹理特征,将所提取特征与局部二值模式特征融合完成煤岩纹理分类与识别。实验结果表明,该算法能够有效地提取局部方差的空间分布信息,实现对局部二值模式丢失信息的再利用,分类结果优于多种经
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38687505
  1. 大容量的密文域图像可逆信息隐藏算法实现

  2. 大容量的密文域图像可逆信息隐藏算法实现 使用同一密钥对原始图像中每 个不重叠分块中的像素进行加密,在保证原始图像内容安全的同时,利用块内相邻像素相关 性特征和游程编码在加密图像中嵌入秘密信息.对于嵌入信息后的加密图像可直接用加密密 钥解密,得到与原始图像视觉上相似的解密图像;也可以通过嵌入密钥正确地提取嵌入信息。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-22
    • 文件大小:43008
    • 提供者:qq_42365249
  1. 图像辅助激光点云的相似材料模型破裂边界提取

  2. 针对现有的相似材料实验观测方法获取破裂区域信息效率低以及数据处理复杂的缺点,根据模型点云呈面分布的特征,提出一种图像辅助激光点云的相似材料模型破裂边界提取方法.将模型点云栅格化生成合成图像,并建立点云与图像像素的映射关系,对合成图像进行灰度二值化处理,利用Canny算子提取二值化后图像的边缘,最后根据点云与像素的映射关系获取点云的破裂边界.研究结果表明:该算法可较好的提取出破裂区域的边界,提取的结果可以用于开采沉陷研究当中.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-28
    • 文件大小:747520
    • 提供者:weixin_38543749
  1. 缺失像素图像集的流形学习算法

  2. 针对具有像素缺失的图像集,提出了修正的局部切空间对齐算法。该算法在每个局部邻域,扩展基于EM算法的主成分分析法,利用已知像素提取局部信息,替代了传统的SVD方法,从而避免了利用先验知识对图像进行恢复、固定值填充等所带来的累计误差,最终实现恢复图像集的内在流形结构。在标准的测试数据集上的实验表明,修正的局部切空间算法能很好地发掘缺失像素图像集的内在流形结构,且具有良好的图像恢复能力。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:763904
    • 提供者:weixin_38601499
  1. 行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

  2. 研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38539018
  1. 亚像素多重分形方法在图像处理中的应用

  2. 提出了一种用亚像素多重分形原理求取图像奇异性的新型算法,降低了单纯依靠整数像素位置灰度级梯度信息计算边缘测度所产生的误差。该算法结合CCD成像机理给出在亚像素位置的灰度级梯度分布规律,利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合,对应着从边缘到纹理各层面的图像内容。模拟计算了投影小波中心点改变单位距离对边缘测度的影响程度,得出亚像素分割梯度的方法可以增加计算结果鲁棒性的结论。此方法用于标准图像的分割中,选用5×5亚像素数目提取的最奇异性集合与索贝尔(Sobel)算子(默认阈
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:661504
    • 提供者:weixin_38676058
  1. 基于分数阶微分的图像边缘细节检测与提取

  2. 图像边缘细节包含重要的视觉感知信息,是进一步进行图像理解与场景感知的基础.针对常用的边缘梯度检测方法难以有效提取类似于分形纹理结构的复杂图像边缘问题,提出一种基于分数阶微分的图像边缘检测方法.该方法首先基于分数阶微分的性质进行图像拐点检测,并进一步结合拉格朗日多项式插值和Grumwald-Letnikov(GL)分数阶微分的定义,推导出具有非整数步长像素信息的图像边缘检测算子.实验表明,该方法能有效提取图像中的边缘细节(拐点)特征.对被噪声严重污染的具有复杂边缘细节的图像,该算子同样具有较好的边
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:68608
    • 提供者:weixin_38531630
  1. 基于Zernike矩亚像素的高反光金属工件缺陷检测

  2. 提出了一种基于Zernike矩改进的亚像素边缘提取的工件缺陷检测算法。 对图像进行小波分解,并对分解的各频段信息分别利用不同算法进行预处理,重构图像后可以有效地滤除图像噪声,增强目标信息;利用改进的Zernike矩亚像素边缘提取算法定位图像边缘并提取特征信息,减小了边缘信息误差,能够更精确地分割出目标轮廓;通过计算连通区域几何参数及全局信息熵来判断是否存在缺陷。通过实验对算法进行了验证,结果表明,提出的算法可以降低金属高光噪声,有效地提取缺陷边缘,并且在环境光照变化时具有较强的稳健性,金属工件的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38520192
  1. 基于LED屏裸眼三维集成成像显示技术的空间分辨率研究

  2. 基于LED屏裸眼三维显示技术,提出了一种利用时分复用技术提高集成成像系统空间分辨率的方法,解决了由LED屏各个像素点光源发散、相邻像素点间距过大导致的空间分辨率低的问题。通过研究LED显示器发光原理,分析了重构图像空间分辨率的影响因素,得到成像系统的重构分辨率影响因子,在LED显示阵列不变的情况下,通过时分复用技术提取单个像素点周围的像素信息,最终达到提高重构图像空间分辨率的目的。对所提方法进行了理论分析和实验验证,结果表明该方法提高了LED显示器重构图像的空间分辨率,满足了提高集成成像重构分辨
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38669091
  1. 基于图像块动态参照像素的无损信息隐藏算法

  2. 提出了一种基于动态参照像素和多层嵌入的图像无损信息隐藏方法,其能在保持较小图像失真的同时,实现大容量的信息嵌入,且机密信息提取后能完全恢复原载体图像。特别地,与其他基于直方图移位的算法不同,本文方法提取机密信息和恢复载体图像不需要除机密信息长度之外的任何其他信息。实验结果表明了该算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38558054
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