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snake模型(论文+代码)

于 2022-06-20 发布 文件大小:2.06 MB
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代码说明:

Snake模型称为动态轮廓模型(Active Contour  Model)是Kass与1987年提出的,它对于在噪声和对比度不敏感,能将目标从复杂背景中分割出来,并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置,并对其定义个能量函数,是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候,提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成,内部能量控制轮廓的平滑性和连续性,外部能量由图像能量和约束能量组成,控制轮廓向着实际轮廓收敛,其中约束能量可根据具体的对象形态定义,使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来,许多学者对于经典的snake模型做了改进,提出各种改进的snake模型,其中梯度矢量流(Gradient Vector  Flow,GVF)模型扩大了经典snake的外力作用范围,加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力,提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码,对学习该算法的科研人员会有帮助

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  • 氛围源检测算法检测前景和背景
    应用背景该算法是从一个静态相机视频背景减法。所有您需要做的是提供一个视频,你可以得到前景视频。你必须提供背景模型。 ; ;然后比较这个设置为当前的像素值来确定该像素是否属于背景,适应模型,通过随机选择的值来代替从背景模型。这种方法不同于那些古老的价值观的基础上,首先应更换经典的信念。最后,当像素是背景的一部分,它的价值是传播到邻近的像素背景模型。我们描述方法的详细资料(包括伪代码和使用的参数值)和比较其他减背景技术。效率的数字显示,我们的方法优于最近的和成熟的国家的最先进的方法的计算速度和检测率。我们还分析了一个缩小的版本,我们的算法的一个比较和每像素一个字节的内存最低限度的性能。看来,即使是这样的一个简化版本,我们的算法的性能比主流技术。关键技术在这段代码中使用的技术是视觉工作室。语言是C + +。该算法有很多的应用程序,可以帮助你在前景检测 ;一个典型的视频监控小目标检测:盛传为物体的轮廓是非常精确的因为没有空间滤波。这对小目标的一个有效的检测是特别有用的。 ;一个更好的划分对象的深度图的氛围和RGB同时使用噪声图像中盛传的表演后处理工具对象分割。修复与氛围感应范围(深度)地图
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  • opencv运动检测
    应用背景在不同背景下提取手势的二值图像,这里主要在背景不怎么变化的情况下,通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型,然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。
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