图像处理与模式识别

1.Sobel算子的介绍Sobel算子        上式三个矩阵分别为该算子的x向卷积模板、y向卷积模板以及待处理点的邻域点标记矩阵，据此可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：其实，sobel算子跟canny算子差不多，只是计算梯度的公式不一样而已，亲们可以将两种算子进行比较，结合实际的情况自己选择使用哪一种算子下面贴出详细的代码#includ

这些原理和算法流程，转自别人的博客，代码是自己实现的。高斯分布与背景建模的关系：图像中每一个像素点的颜色值作为一个随机过程X，并假设该点的像素值出现的概率服从高斯分布。令I(x,y,t)表示像素点(x,y,t)在t时刻的像素值，则有：其中和分别为t时刻该像素高斯分布的期望值和标准差。算法流程：1.用第一帧图像数据初始化背景模型，其中std_init通常设

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或三帧间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

一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景，然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断，可以对复杂动态背景进行建模，计算量较大。在混合高斯背景模型中，认为像素之间的颜色信息互不相关，对各像素点的处理都是相互独立的。对于视频图像中的每一个像素点，其值在序列图像中的变

参考了网上的一些博客，基于opencv和vs2010的环境，将图像二值化应用到视频处理中去，下面将方法进行介绍。方法一：对RGB彩色图像灰度化以后，扫描图像的每个像素值，值小于127的将像素值设为0(黑色)，值大于等于127的像素值设为255(白色)。该方法的好处是计算量少速度快。缺点更多首先阈值为127没有任何理由可以解释，其次完全不考虑图像的像素分布情况与像素值特征。可以说

运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动目标检测是指在序列图像中检测出

1.什么是中值滤波？中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。但在条纹中心分析方法中作用不大。2.中值滤

关于canny算子边缘检测的原理，此处不再做详细说明，这里直接将实现代码附在下面。读者可对照代码，进行学习。//canny边缘检测算子/*#include  #include #includeusing namespace std;//函数声明void ImageGray(IplImage *sourceImage, IplImage *grayImage)

在模式识别和数字图像处理领域，LBP指局部二值模式，即Local Binary Patterns。最初功能为辅助图像局部对比度，后来提升为一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对光照具有不变性。该描述方法还用于质量检测，人脸图像分析等领域，取得了很好的效果。    本文详细分析和研究了LBP算法的原理和实现方法。编程的时候采用c++语言，成功实现了提取视频中物体局部纹理特征的功

本文详细出处见实验室一个师兄的博客，链接如下http://blog.youkuaiyun.com/jinshengtao/article/details/30258833由于最近在做视频跟踪的小项目，这里对MeanShift的视频目标跟踪算法进行一下小结。（一）MeanShift算法简介 MeanShift算法正是属于核密度估计法，它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数