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  1. 光流法原理及改进程序

  2. 光流法是比较经典的运动估计方法，本文不仅叙述简单明了，而且vc++附代码。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-07-28
    • 文件大小：15360
    • 提供者：pengpeng612

  1. 一种改进的Lucas_Kanade光流估计方法

  2. 光流导航，金字塔算法 一种改进的Lucas_Kanade光流估计方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lllrrr1990

  1. 光干涉图像的滤波和骨架化算法研究.kdh

  2. 博士论文《光干涉图像的滤波和骨架化算法研究.kdh》 摘 要 随着激光技术和计算机技术的快速发展，现代光学测量技术已经广泛应用于 微位移测量、波面复原及物体表面形貌重构等科研和和工程领域。与传统的光学 测量技术相比，现代光学测量技术有很多优点，比如高精度、高灵敏度、数据处 理灵活。因此，吸引了大量的实验和理论研究，实验研究主要体现在测试方法多 种多样，诸如激光全息干涉法、电子散斑干涉法、云纹干涉法等，虽然各种测量 技术的具体方法有所差别，但现代光学测量技术总是通过光干涉图像的形式表征 测量场的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：lfxiansheng

  1. 基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法

  2. 针对现有振动筛运行状态检测方法仅能对振动筛局部运行状态进行检测,且存在精度低、时效性差等问题,提出了一种基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法。首先通过双目视觉检测装置对振动筛的运动图像进行采集;然后对图像进行灰度化处理,利用多尺度Harris角点检测算法获取图像的特征点,引入图像金字塔理论改进Lucas-Kanade光流估计算法,提高图像特征点运动轨迹的在线追踪性能;最后设计BP神经网络分类器,完成对特征点运动轨迹的分析与辨识,实现对振动筛整体运行状态的检测。试验结果表明,该检测方法准确性高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38699724

  1. 改进光流估计的方法

  2. 提出了一种提高实际复杂场景中光流估计的鲁棒性和准确性的方法。 该方法克服了使用亮度恒定性和梯度恒定性的组合引起的照明变化引起的限制。 此外，该方法通过同时应用双边滤波器和惩罚函数，提高了光流估计的可靠性。 此外，它采用对偶算法和从粗到精方案提高了估计光流的计算能力和适用性。 我们使用来自Middlebury光流数据库的场景和真实的复杂场景来验证所提出的方法。 结果表明，所提出的方法对光照变化具有鲁棒性，并提高了光流估计的准确性和提取目标边缘的能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38664427

  1. 改进的TV-L1平滑光流估计

  2. 提出将高斯平滑后的数据项和非局部中值滤波相结合的光流算法，以实现降噪并提高光流估计的稳健性和精度。该方法的数据项使用稳健的L1范数，通过高斯滤波对数据项平滑处理，抑制噪声干扰，并借助原始-对偶算法改善变分光流的求解效率；为进一步提高光流场的估计精度，引入了非局部中值滤波的全局优化策略；为提高算法对较大位移量估计的适应性，运用了由粗到精的金字塔方法。采用Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对改进的TV-L1光流估计算法进行了实验验证。结果表明，提出的改进变分光流算法具有较强的稳健性，其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38736652

  1. 改进的CLG变分光流场估计方法

  2. 光流运动估计是计算机视觉领域的一个重要的研究领域，为了抑制噪声对光流场估计的影响，并实现大位移光流场求解，建立了基于全局与局部相结合的CLG-TV变分光流估计模型，并提出求解方法。将LK局部光流算法融合到TV-L1模型中，并利用各项异性扩散和双边滤波技术，扩展后模型在保持TV-L1模型优势的基础上，具有更加鲁棒的抗噪性能，且能有效解决大位移问题；在求解过程中，利用结构纹理分解方法和由粗到精金字塔方法，提高光流计算的精度。实验结果表明：本算法误差AAE和AEPE均有所减小，该算法在精度提高的同时加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：1032192
    • 提供者：weixin_38610513