matlab自然图像抠图

应用仿生模式识别对目标的覆盖，实现对目标的跟踪，在图像帧内实现全局搜索，得到目标的中心和尺寸范围。

卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的量测值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的量测值从被污染的系统中恢复系统的本来面目。

用实际数据来编译，运行过，没有错误与大家分享。 。 。 。FFT是一种快速算法的离散傅立叶变换，一信号可以转化到频域。在时域中的一些信号是很难看到什么功能，但是作为如果转换到频域后，很容易地看到该功能。这是一个很大的信号分析利用FFT变换的原因。另外，一个信号的FFT频谱可以是提取，其中，所述频谱分析经常被使用。虽然很多人都知道FFT是什么，可以做什么，怎么这样做，但不知道的是，即使FFT结果平均后，如何使用的决定多少个点做FFT。

通过QT和opencv,在window下使用混合高斯模型读取本地视频，使用高斯混合模型进行背景建模。在新的opencv2.31中的混合高斯混合模型中集成了阴影处理。

应用背景 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 关键技术 具体的实现过程主要分为两部分：一部分是调用absdiff函数找出当前图片和背景图片的区别，这之中使用了threshold函数去除为前景，当前图片像素与背景图片像素变化超过一定阈值的时候才认定其为前景；另一个工作是更新背景图片，调用函数accumulateWeighted，根据权重参数可以调整背景更新的速度，将当前图片更新到背景中，这里巧妙利用得到的前景提取结果作为mask，在更新背景图片的过程中避免了前景的干扰。

examplehaffuman.m  哈夫曼应用实例examplepalar2.m   平面一般分割examplepalar.m    平面分割 1-D 游程编码应用实例lzwexample.m      lzw编码的应用实例erzhifenjie.m     平面的分割8层suanshubianma.m   算术编码code1.m          图像直方图均衡化处理code2.m          图像直方图规定化处理

可以实现双边滤波的一个Matlab程序，自带显示进度功能，处理600*600的图像大约在16秒。

#include "stdafx.h"#include #include "windows.h"#include "fstream"#include using namespace std;using namespace cv;//为了方便，这一部分是利用提取HOG特征，SVM对图片进行分类。int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){     vector img_path;////输入文件名变量       vector    img_cat;//category类型     int nLine=0; //定义行     string buf;     ifstream svm_data("C:UsersdellDesktopCharRegCharReghb1.txt");     //训练样本图片的路径都写在这个txt文件中使用bat批处理文件可以得到这个txt文件.      unsigned long n;      while (svm_data)  //将训练样本文件依次读取进来         {          if (getline(svm_data,buf))

使用opencv打开双摄像头，显示所打开的摄像头视频，简单的c++程序

应用背景道路提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术先对图像进行颜色空间变换，再应用C聚类对图像进行聚类，把图像分为道路和非道路，然后进行识别，实验表明，效果较好