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活动轮廓模型，也称为Snake模型，是一种基于能量最小化原理的图像分割技术，广泛应用于目标边缘检测、图像分割等领域。该方法由Michael Kass等人于1988年提出，旨在通过迭代优化过程找到图像中目标的精确边界。其核心思想是定义一个参数化的闭合曲线（轮廓），并使其在图像梯度等特征引导下向目标边界收敛。活动轮廓模型通过一个连续、可变形的曲线C(s)来逼近图像中感兴趣对象的边界，其中s是曲线上的参数化变量，通常取值范围为[0,1]。

帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。由于相邻两帧间的时间间隔非常短...

因为用于描述环境的特征值的测量都是相对机器人的，所以对环境特征测量的不确定性是与机器人位姿估计的不确定性息息相关的。可以在理论上证明，随着时间的不断推移、测量的不断进行，地图中的特征将是完全相关的，也就是说此时随意给定一个特征的绝对坐标值，将会得到一个精准的地图。主要包括预测与更新两个阶段。尽管SLAM算法的理论基础已经被很好的研究，但是要将其更好的运用于实际，特别是大型的非结构化环境，仍有大量理论和实际的问题需要解决包括：计算效率、地图管理、局部地图与全局地图之间的协调融合、数据匹配以及传感器管理等]。

由此可见，传统的MS算法，在遮挡之后重新出现，会无法重新进行跟踪。①基于分类分块算法（BSBC）：适用于光照渐变，不适用于光照突变。算法处理光照突变下目标检测的效果好于其他两种算法。对比改进前后的算法，可以非常明显地看出改进前后。（1）像素级（P23）：混合高斯模型。单独的混合高斯模型算法进行目标的检测。（对比视频：背景更新.AVI）（对比视频：背景更新.AVI）（对比视频：遮挡问题.AVI）（对比视频：遮挡问题.AVI）主要研究光照突变，不研究渐变。四、在二的基础上，改进传统。三、在二的基础上，传统。

我们知道，高斯函数是圆对称的，因此Canny算子在边缘方向上是对称的，在垂直于边缘的方向上是反对称的。这就意味着该算子对最急剧的变化方向上的边缘特别敏感，但在沿边缘方向上是不敏感的。此外，如果（1）和（2）同时被满足，那么在梯度方向上的两相邻像素就从候选边缘点中取消，条件（3）相当于区域梯度最大值组成的阈值图像与边缘点进行匹配，这一过程消除了许多虚假的边缘点。假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点(x,y)时，记为Sxy。

Hough变换的基本原理是将影像空间中的曲线(包括直线)变换到参数空间中，通过检测参数空间中的极值点，确定出该曲线的描述参数，从而提取影像中的规则曲线。Hough直线检测的基本原理在于利用点与线的对偶性，在我们的直线检测任务中，即图像空间中的直线与参数空间中的点是一一对应的，参数空间中的直线与图像空间中的点也是一一对应的。因此Hough直线检测算法就是把在图像空间中的直线检测问题转换到参数空间中对点的检测问题，通过在参数空间里寻找峰值来完成直线检测任务，也即把检测整体特性转化为检测局部特性。

基于matlab的粒子群视频跟踪算法仿真。

首先MATLAB中对于视屏支持较好的格式为8bit，16bit，24bit的AVI格式，所以我们首先要将您提供的WMV文件转换为对应的AVI格式，以方便处理。此外，为了防止出现OUT OF MEMORY的问题，我们在给你做的时候，将视频的大小变小了，改为320*240.然后由于系统不要求采用实时的做法，所以我们直接压缩为没秒10帧的格式注意，用我们提供的转换软件进行转换，转换参数配置界面如下所示。...

先是使用三帧差分以及背景消减计算源图像，接着把使用这两种方式获得二值化模版的图像逻辑“或”获得中间模板图像，接着以特定的模型为基础从而来对背景进行更新，最后对模版分析连通构建以及形态学滤波，进而对模板中的小噪声区域进行消除，对对象进行平滑的切割。这是由于背景差法获得的目标，将有大量的噪声干扰，此外，由于目标区域可能存在和背景接近的颜色，那么获得的目标区域可能存在一些空洞，通过形态学处理之后，可以有效滤除这些小的干扰，并将目标对象中的一些小的空洞进行填补。将两者检测方法进行合并，可以获得上述较好的效果。...

FPGA整体的算法流程如下图所示： FPGA的模块主要包括如下几大模块：摄像机驱动程序，SDRAM控制程序，显示屏驱动程序，中值滤波程序，帧差法模块，SAD模板匹配模块，跟踪定位模块等等。跟踪模块顶层程序帧差法模块SAD模板匹配模块，R通道SAD模板匹配模块，G通道SAD模板匹配模块，B通道显示定位跟踪效果中值滤波，R通道中值滤波，G通道中值滤波，B通道跟踪模块开发板LED控制模块系统复位模块摄像机视频图像捕获模块摄像机采集数据转换为RGB像素的模块开发板数码管模块SDAM核SDR...

这里，采用下载的AVI文件作为测试文件，在MATLAB中通过如下语句来获得视频信息：Obj = mmreader(datas);frameNum = get(Obj,'NumberOfFrames'); 通过上述代码，就能实现AVI视频文件的获取，由于实际中，获取的视频往往存在一定的噪声干扰，所以在使用测试视频的时候，如果测试视频是较为清晰的视频文件，那么我们需要对其人为的加入噪声，来模拟实际情况。其仿真效果如下所示： 图2 加入噪声以后的测...

这里，关于图片特征的提取，利用garbor变换进行特征提取的。以二维形式存在的人脸图像所包含的数据信息是非常多的，而且，这些数据中还包含了很多与人脸身份并没有多少关系的冗余信息，例如，表情、光线条件等。因此，不能将这些数据直接作为人脸的代表特征来进行识别，也就是必须首先进行特征提取。特征提取的定义为：当原始特征的数量很大，或者说样本是处于一个高维空间中的向量时，通过映射（或变换）的方法用低维空间来表示。如上所述，由于人脸的维数在通常情况下很高，特征提取...

ISE14.7 其中相机为： 下面按这个结构，对三个一直困扰你的硬件模块进行较为详细的解释：我们从简单的开始，一个个介绍：1.显示器HDMI口介绍：这个部分对应的verilog程序为d_output.v这三个是时钟，复位，测试数据，这个是这个模块控制HDMI口的几个接口信号，其中最为关键的控制信号就是行列同步信号h_sync ，v_sync。行列同步信号是用来保证输出视频为稳定的，不抖动的视频信号。这个是读写地址输出。具体的图像信息，我们这里通过RD_DATA，进行输出的。下面，我们对这个模块进行简要的分析

YOLO发展至YOLOv3时，基本上这个系列都达到了一个高潮阶段，很多实际任务中，都会见到YOLOv3的身上，而对于较为简单和场景，比如没有太密集的目标和极端小的目标，多数时候仅用YOLOv2即可。除了YOLO系列，也还有其他很多优秀的工作，比如结构同样简洁的RetinaNet和SSD。后者SSD其实也会常在实际任务中见到，只不过就性能而言，要略差于YOLOv3，当然，这也是因为SSD并没有去做后续的升级，反倒很多新工作如RFB-Net、DSSD等工作都将其作为baseline。论性能，RetinaNet当

基于EM和GMM算法的目标轨迹跟踪和异常行为识别matlab仿真3.仿真结果A10-19

ISE14.7中值滤波： 对图像进行3*3的滤波，这里中值滤波的本质就是对邻近区域内3*3区域计算均值，这里，我们使用自己编写的程序（不使用MATLAB自带的中值滤波函数）来仿真。 仿真结果如下所示：SAD模版匹配跟踪算法： 模版匹配算法的基本公式为： 然后得到R中最小的值，则作为匹配区域，即识别的目标。 因为这里要求中要求13*13的模版大小，因为整个算法是个固定模板的模板匹配算法。这里后来是用来了你提供的那个球的视频，你是用SSD算法，我

通过小波神经网络，实现“中”/“东”/“西”三个汉字的识别并统计识别率。 汉字是以图片形式存在，首先对图片进行预处理，包括：二值化/细化/去噪/等 然后对汉字提取特征，利用提取笔画特征将汉字分为横竖撇捺四个分量图像，再分别对四个分量图像划分4×4的弹性网格，最终每个汉字得到4×4×4=64维作为小波神经网络的输入。 通过小波神经网络训练，对每一个汉字用100个不同人的字体进行训练，训练完成之后，每一个汉字用20个字测试。HOT特征提取过...

视频图像分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向。从技术角度而言，其研究内容相当丰富，主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识；同时动态场景中运动的快速分割、非刚性运动、目标之间互相遮挡或停止的处理等也为视频图像分析研究带来了一定的挑战。其中人运动的视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述，属于图像分析和理解的范畴。 其研究核心主要是从单个或多个视频序列中检...

GMM是一种利用一定数量的小高斯函数混合逼近某变量的概率密度函数的方法，是在概率估计中常用的参数化模型，今年被广泛应用于模式识别领域。 一有限的GMM的描述非常简单，即由高新分布函数的任何凸组合形成一混合模型。对于n维实空间的随机变量x，利用GMM可以近似的表示其概率密度函数： 高斯分布，也称为正态分布。是伟大的数学家高斯（Gauss）与 1809 年在研究误差理论时推导出来的。对于随机变量x，其概率密度为： 其中 μ为高斯分布的期望，σ为高斯分布的方...

1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识GRNN广义回归神经网络的理论基础是非线性核回归分析，非独立变量y相对于独立变量x的回归分析实际上是计算具有最大概率值的y。设随机变量x和y的联合概率密度函数为f (x ,y)，已知x的观测值为X，则y相对于X的回归，即条件均值为：对于未知的概率密度函数f (x, y)，可由x和y的观测样本经非参数估计得：其中：和为随机变量x和y的样本观测值；为光滑因子；n为样本数目；p为随机变量x的维数。 根据式子1和2可以得到：...

function [I2,plotx,ploty,Num,indxx,Lensx2,Lensy2]=func_tracking_multi_object(I0,I1);[rows,cols]= size(I1); [L,n] = bwlabel(I1);%计算连通域的标记Num = n;Xc = 0;Yc = 0;L2(1:rows,1:cols,1:3) = 0; I2(:,:,1) = I0(:,:,1);I2(:,:...

1.软件版本matlab2013b测试视频图片序列库2.本算法理论知识TLD是一种对视频中未知目标进行长期跟踪而设计的算法结构。它的结构如图1-1所示 •算法的结构如下：1.关于跟踪器（tracker），在假设帧与帧之间（目标物体）运动是有限的，并且目标是可见的的情况下，跟踪器（采用的是光流法）估计目标的运动状况（即接下来的位置）。但是跟踪器会在目标跑出摄像头拍摄范围时失败，并且永远不可能恢复。2.关于检测器（detector）,检测器对每一帧都独立的对待，并且对...

1.软件版本ISE14.7，modelsim10.1c2.本算法理论知识 由于在FPGA中，直接做视频的模拟比较麻烦，而且你要求仿真来实现，所以这里我们仅是使用三帧图像，并将这三个图像事先保存到存储器中，然后进行滤波，边缘检测以及三帧差算法的处理。 下面我们对这三个模块分别进行介绍： ·中值滤波 对图像进行3*3的滤波，这里中值滤波的本质就是对邻近区域内3*3区域计算均值，这里，我们使用自己编写的程序（不使用MATLAB自带的中值滤波函数）来...

1.软件版本MATLAB2013b，vivado2019.22.本算法理论知识 指纹识别技术是指使用取像设备读取指纹图像，通过识别软件提取出指纹图像中的特征数据，然后根据匹配算法得到的结果鉴别指纹所有人身份的生物特征识别技术。指纹识别系统主要涉及三大步骤:指纹图像预处理、特征提取、特征匹配三个部分，其中预处理部分又可分为归一化、图像滤波增强、二值化和细化等几个步骤。系统流程框图如图1－1所示。下面对这三个个部分做一下简单的介绍。指纹的基本特征指纹其实是比较复杂的。与人...

1.软件版本MATLAB2010b2.本算法理论知识算法流程如下所示：读取avi视频 ：get_AVI.m获取灰度视频：vedio_op.m运动员跟踪 ：func_man_catch.m计算坐标 ：func_get_position.m注意点：你写论文的时候，需要的理论也就是保持框图中的几个方面：灰度图的应用；差分；二值；连通图的处理等知识。3.部分核心代码clc;%清除指令窗口的现实clear;%清除内存close all;%关闭所有图像...

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识 利用维纳滤波器进行图像去抖去模糊的基本原理如下所示： 对原始图像进行维纳滤波的算法是首先估计出每个像素点的M*N邻域内的平均值和方差值。有如下两个表达式计算： 用如下的表达式计算输出的灰度值。其中a(n1,n2)是调整前的灰度值，b(n1,n2)是调整后的灰度值： 以上这部分是维纳滤波的基本原理，在我们提供的一些参考文献中均有详细介...

% This Matlab script illustrate how to use two images as input for FCM segmentationclcclear all%Load GADO imageinfo = imfinfo('GADOimage.jpg');I = im2double(imread('GADOimage','jpg'));I = imadjust(I);%Load AXIAL FLAIR imageinfo2 = imfinfo('FLA

%%%%% Reading of a RGB imageclc;clear;close all;i=imread('7.jpg');I=rgb2gray(i);BW=im2bw(I);figure,imshow(BW)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% minimisation of background portion[n1 n2]=size(BW);r=floor(n1/10);c=f.

1.算法简介 OCR识别可以分为数字扫描对象的获取,数字图像的生产,数字图像的处理和OCR文本识别等四个阶段.OCR识别在信息资源数字化工作中应用时,其准确度一直是人们关注的焦点,因为OCR精确识别是保证数字化产品质量进而为整项工作提供用户保障的一个重要环节.2.部分核心代码% OCR (Optical Character Recognition). % PRINCIPAL PROGRAMwarning off %#ok<WNOFF>% Clear al...

1.仿真预览2.部分核心代码clc; close all; clear;folderPath = 'TrafficVideo\'; % 文件夹名称imageType = '*.jpg'; % 图像类型imageFiles = dir([folderPath, imageType]); % 指定路径下所有指定图像，以结构体形式保存%% 通过循环遍历所有图像procNum = length(imageFiles);m=5;n=ceil((procNum-1)/4/m)

1.仿真预览2.理论分析系统的基本结构如下所示： 以上是实际中完整的结构，系统中会涉及到两块板子中的时钟，这个就是设计一个时钟采样同步的问题，即所谓的时钟同步。一般这种情况，往往使用内插的方式来解决。这是由于，在实际中，超生波接收到的信号是由本身系统发送出去反射回来得到的，因此从另外一方面将，其是同步的。但是在接收的时候通过内插的方法解决其中的延迟问题。根据论文中的介绍，整个系统分为如下几个部分：·模拟发送信号，这个部分由MATLAB产生测试数据并量...

仿真结果如下部分核心程序如下：clc;clear all;close all;orimg=imread('lena.bmp');imshow(orimg);title('原始图象');orimage=double(orimg);tImg=wavelet('2D D5',1,orimage,'sym');tImage=uint8(tImg);figure;imshow(tImage);Img=zeros(512,512);Img(1:256,1:256...

仿真识别结果如下：顶层代码如下：%function carrecoclc;clear all;%==========================================================%说明：%%%===========================================================% ==============测定算法执行的时间，开始计时=================tic%==========..

% OCR (Optical Character Recognition).% Author: Ing. Diego Barrag醤 Guerrero% e-mail: diego@matpic.com% For more information, visit: www.matpic.com%________________________________________% PRINCIPAL PROGRAMwarning off %#ok<WNOFF>% Clear allc.

%function carrecoclc;clear all;%==========================================================%说明：%%%===========================================================% ==============测定算法执行的时间，开始计时=================tic%=====================读入图片=============

clc;clear;close all;I = imread('car.jpg');I2 = rgb2gray(I);I4 = im2bw(I2, 0.2);bw = bwareaopen(I4, 500);se = strel('disk',15);bw = imclose(bw,se);bw = imfill(bw,[1 1]);[B,L] = bwboundaries(bw,4);figure(1),imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5])).

步骤一：定位和跟踪 这里，没有直接采用之前的方案，是因为在设计的时候，发现直接采用颜色等直接特征提取然后进行二值化处理的方法，如果视频中出现颜色类似的区域，则很有可能错误的定位，例如在公交车中车牌区域范围和前窗以及部分的背景比较相似，直接采用这种方法会出错。 这里，定位的算法，我们使用的是HOG特征提取和Adaboost的算法进行定位。对应的程序为： 具体的原理如下所示：adaboost：http://www.doc88.com/...

用函数fft2对图像进行二维离散Fourier变换。用图像的形式分别显示清晰的频谱幅度和相位。对图像用窗函数加权，观察其Fourier变换，解释加窗前后的变化。对图像作Fourier变换和反变换。将图像频谱的幅度和相位部分分离。分别对幅度部分和相位部分求Fourier反变换，观察得到的空域结果并解释所观察到的现象。close all;clear all%---------------------------------------------------------------------...

本课题的主要工作是使用seam+carving算法对图像进行非等比例缩放以及无缝拼接，关于seam+caring算法的理论，这里不再重复，主要见如下的参考文献（已经提供）。下面介绍本系统的主要操作方法以及对应的函数说明：打开图片：选择图片：得到如下的仿真结果：下面开始非等比例缩放：从上面的图中，你可以看到人物的大小基本不变，然偶人物上方的蓝天的背景基本被缩小了。这个就是非等比例缩放的效果.无缝拼接，利用seam-curing算法对图片进行裁剪。..

图像处理是信号与信息处理学科的一个部分，也是诸多计算机领域中最为活跃的一个领域。随着计算机、集成电路等技术的飞速发展，图像处理无论是在算法、系统结构上，还是在应用上以及普及程度上都取得了很大的进展。本课题主要利用CCD摄像机将被测物体（LED光源）的视频信息，进行A/D转换，将模拟信号转换为所需的数字信号，再利用FPGA及外设（如SRAM、SDRAM或FLASH等）进行图像前端数据的平滑、二值化等预处理操作后，根据特征提取目标点，然后进行高精度的中心定位。 对目标点进行提取与定位是图像处理的...