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  1. 多通道图像MSER局部不变特征提取算法研究

  2. MSER，即Maximally Stable Extremal Regions，最大稳定极值区域，是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化处理时得到的最稳定的区域，是目前业界认为性能最好的仿射不变区域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：batjhwxf

  1. 最大稳定极值区域在图像检索领域的应用研究

  2. MSER，即Maximally Stable Extremal Regions，最大稳定极值区域，是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化处理时得到的最稳定的区域，是目前业界认为性能最好的仿射不变区域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-20
    • 文件大小：276480
    • 提供者：batjhwxf

  1. MSER最大稳定极值区域算法

  2. 实现MSER算法的好用源代码 是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化处理时得到的最稳定的区域，是目前业界认为性能最好的仿射不变区域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-17
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：kexin4321520

  1. MSER最大稳定极值区域检测

  2. 对二值化图像进行仿射变换，获取最大稳定极值区域。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-10-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u012540285

  1. 最大稳定极值区域MSER的代码

  2. 针对传统图形匹配算法对稳定特征提取不充分的缺点，提出了最大稳定极值区域（Maximally Stable Exetremal Region）,简称MSER.相关实验证明，MSER检测子正在众多仿射不变特征区域中，多数情况下具有最佳性能。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-07-17
    • 文件大小：558080
    • 提供者：u014380838

  1. opencv MSER

  2. 使用opencv求最大稳定极值区域，可以运行，走过路过不要错过。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-12-10
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：czx19890592

  1. Matlab代码-MSER最大极值稳定区域

  2. Matlab代码-MSER最大极值稳定区域；1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-07
    • 文件大小：78643200
    • 提供者：sinat_29497519

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 基于文本像素颜色聚类的场景文本检测算法

  2. 提出了一种基于文本像素颜色聚类的场景文本检测方法。利用最大稳定极值区域算法提取原图像初始文本区域，并通过笔画宽度变换算法与角度特征筛选稳定文本像素。在稳定文本像素中进行多尺度颜色聚类，并结合支持向量机进行了字符区域验证，最后进行文本行聚合，实现文本检测的目标。分别在公共数据集ICDAR2011和ICDAR2013上进行测试，算法的F-score分别为0.76和0.77，相比其他文本检测算法，所提算法获得了较好的检测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38607311

  1. 基于区域特征匹配的扩展目标高精度跟踪

  2. 为了能够更精确的跟踪扩展目标，提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)特征匹配的高精度扩展目标跟踪方法，该方法通过对扩展目标图像中的一个区域进行抽样式多阈值二值化处理提取出MSER，再通过对MSER 面积变化率条件的判断保证质心提取精度，并与上一帧MSER 进行相似度匹配找到下一帧的MSER，将其质心作为跟踪坐标。实验结果表明该方法对于存在MSER 特征的扩展目标具有更精确和更稳定的跟踪能力，在面积变化率一定的条件下，其跟踪精度不低于0.1 pixel，且计算时间也减少了约3/4。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38645862

  1. 双模式太阳跟踪器太阳质心提取算法

  2. 在传统太阳跟踪器的基础上结合图像处理技术，搭建一套双模式太阳跟踪器，并围绕太阳质心提取算法展开研究。针对太阳跟踪器在太阳被云雾遮挡时无法准确跟踪的问题，提出了一种基于快速中值滤波的去雾算法，根据暗通道先验计算出透射率图，使用快速中值滤波代替软抠图方法对透射率图进行平滑，还原出无雾图像。为避免人工阈值带来的分割误差，在去雾增强的图像上使用快速最大稳定极值区域(MSER)特征区域检测方法检测出太阳区域，并提取出太阳质心。实验证明该算法在雾霾天气下仍然能够还原出清晰的太阳图像，准确提取出太阳质心，并且

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38684509

  1. 智能车道路场景数字字符识别技术

  2. 针对道路场景中数字字符高噪声、多视角和难以定位识别的问题,提出了一种稳健的道路场景数字字符定位识别算法。采用基于色彩空间和边缘增强的最大稳定极值区域(MSER)算法来提取候选区域,设计了几何约束滤波器,并与笔画宽度变换(SWT)联合滤除非字符区域,得到字符定位结果。对Lenet-5中的收敛函数和池化窗进行改进,将定位后的字符区域归一化输入网络中,得到最终的字符识别结果。实验结果表明,本文算法的字符召回率达到90.0%,综合性能值达到0.89,字符识别率达到88.6%,优于同类算法性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38689551

  1. 基于启发式规则和SVM的自然场景中文文本定位

  2. 为了实现自然场景下的中文文本定位，设计实现了一种启发式规则过滤和SVM精确分类的层次定位方法。首先通过最大稳定极值算法提取区域，对于汉字笔画分离的问题，用形态学运算进行笔画融合。再根据汉字的特点，设计启发式规则过滤非文本区域，其中通过候选字符区域的椭圆拟合，引入椭圆的偏心率作为文本判别规则。最后提取HOG特征，通过SVM精确分类实现文本定位。实验证明本文方法在复杂的自然场景下取得了良好的文本定位效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：883712
    • 提供者：weixin_38645266

  1. 电力系统暂态稳定数字仿真有效性评价

  2. 提出了稳定性、极值和均值3种仿真误差评价指标,分别反映误差对暂态功角稳定计算结果的宏观影响、全系统观测物理量的最大误差和加权平均误差。其中,稳定性指标由扩展等面积准则(EEAC)提供的稳定裕度定义,可以在宏观层面对仿真误差作出定性和定量的判断;极值指标表征了仿真结果中某个变量与参考结果的最大误差;加权均值指标对不同元件的仿真误差加以不同权重,以突出所关注区域或元件仿真结果的准确程度。基于上述评价指标,以山东电网为例,仿真计算并分析了发电机模型、负荷模型以及积分步长对仿真误差的影响,计算结果表明了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：1020928
    • 提供者：weixin_38731553

  1. 多任务卷积神经网络的交通标志识别

  2. 交通标志识别已被研究。多年以来，大多数现有的工作都集中在基于符号的交通标志上。本文提出了一种新的数据驱动系统，用于识别安装在汽车上的摄像头捕获的视频序列中的交通标志的所有类别，包括基于符号的标志和基于文本的标志。该系统由三个阶段组成，感兴趣的交通标志区域（ROI）提取，ROI，细化和分类以及后处理。首先使用灰色和归一化RGB通道上的最大，稳定的极值区域提取交通标志的每帧ROI，然后通过拟议的多任务卷积神经网络对其进行细化并分配给其详细类别。包含大量数据，包括合成的交通标志和从街景视图中标记的图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38626032