使用swms對畫面進(jìn)行1：1或者其他比例的縮放
發(fā)現(xiàn)1：1的情況 跟沒有swms bypass的情況相比 清晰度差很多?
打開swms里面的scalar的bypas代碼如下：
在
2018-06-23 03:15:55
圖像邊緣檢測算法體驗(yàn)步驟（Photoshop，Matlab）1. 確定你的電腦上已經(jīng)安裝了Photoshop和Matlab2. 使用手機(jī)或其他任何方式，獲得一張彩色圖像（任何格式），建議圖像顏色豐富
2018-03-06 10:51:06
YSQ（于仕琪）人臉檢測介紹：YSQ人臉檢測算法實(shí)現(xiàn)快速從視頻幀中檢測人臉并提取關(guān)鍵信息，支持多視角檢測，每個(gè)人臉提取68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)（Landmark）坐標(biāo)。算法使用標(biāo)準(zhǔn)C/C++實(shí)現(xiàn)，無任何第三方庫或工具依賴。具有以下特點(diǎn)
2019-07-29 06:49:25
CCD圖像分析方法和預(yù)測算法？？？
2012-07-01 15:20:49
邊緣的灰度值過度較為明顯，梯度算子可以得到較好的邊緣檢測結(jié)果。邊緣提取其實(shí)也是一種濾波，不同的算子有不同的提取效果。比較常用的方法有三種，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子
2020-12-01 12:16:30
檢測系統(tǒng)在低功耗、輕小型化等方面提出了更高的要求。因此,完成小目標(biāo)檢測任務(wù)不僅需要尋求合理的小目標(biāo)檢測算法,在實(shí)現(xiàn)時(shí)還需要考慮處理性能和體積功耗。
2019-08-09 07:07:03
基于邊緣檢測清晰度評價(jià)函數(shù)和怎樣實(shí)現(xiàn)自動聚焦功能？
2016-09-03 18:34:22
的清晰度？可以通過以下算法定義并計(jì)算：Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分別計(jì)算水平和垂直方向的梯度，同一場景下梯度值越高，圖像越清晰。以下是具體實(shí)現(xiàn)，這里衡量的指標(biāo)是經(jīng)過Sobel算子處理后
2021-05-09 17:26:24
實(shí)現(xiàn)CMOS攝像頭的驅(qū)動和圖像采集，利用板上的DDR3 SDRAM作為圖像緩存，并在cpu中實(shí)現(xiàn)中值濾波、sobel算子、自適應(yīng)閾值生成、腐蝕膨脹等算法。最后通過板上的以太網(wǎng)接口連接PC機(jī)，利用C#
2016-06-20 15:55:06
部分，首先是最重要的部分，sobel邊緣檢測（硬件加速模塊）Sobel算子主要用作邊緣檢測，在技術(shù)上，它是一離散性一階差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的一階梯度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會
2015-07-07 20:41:34
、羅伯茨交叉邊緣檢測等邊緣檢測技術(shù)，在本章設(shè)計(jì)中采用的是索貝爾算子。索貝爾算子算法簡介：索貝爾算子（Sobel operator）主要用作邊緣檢測，在技術(shù)上，它是一離散性差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)
2020-09-07 15:48:29
少之又少。今天給大家分享的車牌識別案例，其實(shí)在我們生活中已經(jīng)很常見了。各大停車場早就配備了這種車牌自動識別的設(shè)備。車牌識別，其中基本上已經(jīng)包含了圖像處理中基本的常用算法。像邊緣檢測，腐蝕膨脹等。所以
2017-05-25 21:07:04
人臉檢測算法及新的快速算法人臉識別設(shè)備憑借著便捷的應(yīng)用，以及更加新潮的技術(shù)，俘獲了不少人的好感。于是，它的應(yīng)用也在日益的變得更加的廣泛。由中國電子學(xué)會主辦的全國圖形圖像技術(shù)應(yīng)用大會，行業(yè)專家將介紹
2013-09-26 15:13:24
目前優(yōu)化了一款高速人臉檢測算法，在 ARM設(shè)備的A73單核CPU(圖像大小:860*540最小人臉大小：60*60)速度可以高達(dá)10-15ms每幀，真正的實(shí)時(shí)人臉檢測算法，算法準(zhǔn)確率在 FDDB數(shù)據(jù)
2021-12-15 07:01:06
【摘要】：針對依賴傳統(tǒng)Canny算子的基于邊緣的圖像檢索系統(tǒng)所存在的不足,提出一種基于Canny邊緣檢測的圖像檢索算法。使用改進(jìn)的Canny算子提取圖像邊緣特征,將該特征通過傅里葉描述子轉(zhuǎn)化為向量
2010-04-24 10:03:36
我們在此基礎(chǔ)上修改，從而實(shí)現(xiàn)，基于FPGA的動態(tài)圖片的Sobel邊緣檢測、中值濾波、Canny算子邊緣檢測、腐蝕和膨脹等。那么這篇文章我們將來實(shí)現(xiàn)基于FPGA的Sobel邊緣檢測。圖像邊緣：簡言之，邊緣
2017-08-29 15:41:12
轉(zhuǎn)帖摘要： 針對嵌入式軟件無法滿足數(shù)字圖像實(shí)時(shí)處理速度問題，提出用硬件加速器的思想，通過FPGA實(shí)現(xiàn)Sobel邊緣檢測算法。通過乒乓操作、并行處理數(shù)據(jù)和流水線設(shè)計(jì)，大大提高算法的處理速度。采用模塊
2017-11-29 08:57:04
有效，同時(shí)可以保護(hù)圖像尖銳的邊緣?！ ?3)邊緣提取。利用邊緣檢測算子檢查每個(gè)像素的鄰域并對灰度變化率進(jìn)行量化，包括方向的確定。Sobel邊緣檢測算子方向性靈活，可以設(shè)置不同的系數(shù)，抑制噪聲效果較好
2011-10-08 18:36:38
基于GFO算子（廣義模糊算子）的圖像增強(qiáng)算法如何去實(shí)現(xiàn)？怎樣對圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行分析？
2021-06-04 06:24:35
、物質(zhì)屬性變化和場景照明變化等等。 邊緣檢測是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。一.算法原理：所謂邊緣是指其周圍像素灰度急劇變化的那些象素的集合，它是圖像最基本的特征。邊緣存在于
2018-09-21 11:45:44
1、介紹近年來，自動駕駛汽車不斷走進(jìn)我們的視野中，面向自動駕駛的目標(biāo)檢測算法也成為了國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)之一。安全可靠的自動駕駛汽車依賴于對周圍環(huán)境的準(zhǔn)確感知，以便及時(shí)做出正確的決策。目標(biāo)檢測是自動駕駛
2023-03-06 13:55:27
入的研究.在傳統(tǒng)的序貫相似性檢測算法(SSDA)基礎(chǔ)上,提出一種新的配準(zhǔn)算法.實(shí)驗(yàn)證明,該算法比傳統(tǒng)的SSDA算法在速度上有較大提高,能滿足在線煙標(biāo)檢測系統(tǒng)中圖像處理算法的實(shí)時(shí)性要求【關(guān)鍵詞】：模板配準(zhǔn)
2010-04-24 10:02:16
的、最簡單的邊緣檢測方法是對原始圖像按像素的某領(lǐng)域構(gòu)造邊緣檢測算子，例如梯度算子、Sobel算子、Laplacian算子、Marr算子和Rosenfeld的門式算子等。在上述常用的算法中，梯度算子的思路簡捷
2018-08-24 16:48:07
．也不便于邊緣連接與邊緣特征提取等后期處理。因此在對圖像梯度圖像進(jìn)行二值化前，必須細(xì)化所檢測的梯度邊緣。細(xì)化原理是基于經(jīng)典Sobel算子定義的： Sobel算子模板中的元素表示算式中相應(yīng)像素的權(quán)重
2018-11-15 16:23:50
什么是同步檢測算法？如何去實(shí)現(xiàn)相位模糊估計(jì)的幀同步檢測算法？
2021-05-06 07:23:16
影響視頻文件大小及清晰度的因素有哪些？
2021-06-15 07:03:08
這個(gè)清晰度是跟信號的強(qiáng)弱有關(guān)系嗎
2023-10-15 09:37:51
求Matlab圖像自編邊緣檢測算法,多謝了
2013-12-03 20:58:39
車輛捕捉的目的。算法如下: (1)高斯平滑濾波 由于CCD攝像頭量化誤差的影響,造成背景圖像灰度的不均,可能會出現(xiàn)一些顆粒噪聲和毛刺噪聲,給后面的邊緣提取和檢測帶來影響。因此先用高斯平滑濾波器
2009-09-19 09:37:34
一、邊緣檢測邊緣檢測的幾種微分算子：一階微分算子：Roberts、Sobel、Prewitt二階微分算子：Laplacian、Log/Marr非微分算子：Canny一階微分算子1.Roberts
2021-07-26 08:29:56
邊緣檢測是什么？邊緣檢測算子有哪些？邊緣檢測算法分為哪幾種？它們有何不同？
2021-05-31 06:57:51
()函數(shù)展示 x 方向梯度邊緣檢測計(jì)算之后的圖像
8 scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1) #使用 Sobel 算子進(jìn)行邊緣檢測，數(shù)據(jù)類型設(shè)置為
2023-10-09 11:03:15
對 number.png 圖片進(jìn)行讀取；
第 3 行使用了 imshow()函數(shù)對原圖像進(jìn)行展示；
第 4 行使用 Sobel 算子進(jìn)行邊緣檢測計(jì)算，數(shù)據(jù)類型設(shè)置為 cv2.CV_64F,只算 x 方向梯
度
2023-09-18 10:27:56
的檢測 。４ ． ３ 二維 多 策略恒虛警檢測算法設(shè)計(jì)４ ． ３ ． １ ＣＦＡＲ 檢測畝 設(shè)計(jì)考慮到高鐵場景下線性調(diào)頻連續(xù)波雷迭回 波信 號可能 包含大量干擾因 素 ， 如地面、 灌木叢 、 鐵軌
2018-03-29 10:53:32
目 標(biāo) 的檢測 。 ４ ． ３ 二維 多 策略恒虛警檢測算法設(shè)計(jì)４ ． ３ ． １ ＣＦＡＲ 檢測畝 設(shè)計(jì)考慮到高鐵場景下線性調(diào)頻連續(xù)波雷迭回 波信 號可能 包含大量干擾因 素 ， 如地面、 灌木叢
2018-02-28 09:19:59
使用形態(tài)學(xué)的思想進(jìn)行圖像的邊緣檢測，提出了在一次形態(tài)處理中使用雙結(jié)構(gòu)元的一系列一般性形態(tài)邊緣檢測算子和抗噪型形態(tài)邊緣檢測算子的算法，并給出算子的性質(zhì)。新算子
2009-04-19 19:26:33
32 介紹了基于機(jī)器視覺的儲糧害蟲檢測方法，論述了糧蟲圖像邊緣檢測是該方法的關(guān)鍵。對Roberts算子和Sobel算子在糧蟲圖像邊緣檢測中的應(yīng)用作了簡要介紹，在此基礎(chǔ)上，文中提出了
2009-05-26 13:12:0812 為了解決多尺度邊緣檢測中有效檢出和精確定位的矛盾，本文提出了一種新的模糊多尺度邊緣檢測算法。該算法以圖像的小波分解為基礎(chǔ)，把圖像的多尺度信息描述為模糊矩陣，然
2009-07-08 08:37:238 在醫(yī)學(xué)圖像中，在相對較小的區(qū)域內(nèi)圖像頻率的陡峭變化反映了目標(biāo)對象的邊緣信息，基于Sobel 算子的梯度向量操作對低噪聲的醫(yī)學(xué)圖像的邊緣提取效果較好，采用Java技術(shù)
2009-07-30 09:23:1118 傳統(tǒng)的視頻檢測方法是基于面陣圖像的，其背景圖像復(fù)雜，不利于目標(biāo)分割和特征提取，而線陣CCD成像中背景圖像相對簡單，并且其幀速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于面陣CCD的幀速率，從而可以實(shí)
2009-07-30 09:56:4411 本文從參數(shù)估計(jì)理論中的Fisher 信息和Cramer-Rao 不等式出發(fā)，將隱秘圖像嵌入與檢測的一般過程抽象出來，以系統(tǒng)的觀念來研究各種嵌入與檢測算法，并給出了一種給定原始圖像和
2009-07-30 14:04:3318 本文提出了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的表面裂紋檢測算法。運(yùn)用這種算法能精確的檢測裂紋的位置、長度等特征。將這種裂紋檢測算法運(yùn)用到裂紋自動檢測系統(tǒng)以及裂紋擴(kuò)展行為
2009-08-21 10:37:0636 該文基于合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像低信噪比的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于融合邊緣檢測的線性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到邊緣點(diǎn)，然后利用Radon變換得出線基元，最
2009-11-17 15:20:5419 一種實(shí)用的背景提取與更新算法:針對幾種傳統(tǒng)算法運(yùn)算復(fù)雜、實(shí)時(shí)性差、得到的背景易失真等不足,本文給出了一種實(shí)用的背景提取及更新算法. 通過平均法求系列圖像的均值和平均
2009-12-29 23:39:2621 針對依賴傳統(tǒng)Canny算子的基于邊緣的圖像檢索系統(tǒng)所存在的不足，提出一種基于Canny邊緣檢測的圖像檢索算法。使用改進(jìn)的Canny算子提取圖像邊緣特征，將該特征通過傅里葉描述
2010-02-11 11:22:3428 一種微分極值的邊緣檢測算法
本文通過對邊緣點(diǎn)的定義，提出了一種微分極值的邊緣檢測算法。與經(jīng)典微分算法相比，該算法直接在邊緣檢測窗口內(nèi)提取邊界像
2010-02-22 15:03:568 基于高斯濾波與矢量微分算子的小波多尺度邊緣檢測算法
摘 要: 采用一種基于高斯濾波與矢量微分算子相結(jié)合的近似小波多尺度邊緣算法. 該算法分別選定大小2 個(gè)高斯濾
2010-04-23 14:58:3617 邊緣檢測是醫(yī)學(xué)圖像處理中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過對幾種經(jīng)典邊緣檢測算法的分析，提出了一種基于Canny算子的改進(jìn)算法。該算法以圖像增強(qiáng)法代替原算法中的高斯濾波，以去除
2010-07-05 16:50:5615 由于實(shí)際場景的多樣性，目前常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法都還存在一定程度的缺陷，因此本文提出了一種將幀差法和背景減法相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)快速精確地檢測和提取運(yùn)動目標(biāo)。實(shí)
2010-07-27 16:42:0713 針對彩色遙感圖像的復(fù)雜性、模糊性和噪聲強(qiáng)等特點(diǎn),提出了一種基于多方向模糊形態(tài)學(xué)梯度的彩色遙感圖像邊緣檢測算法.算法在模糊域中用多個(gè)不同方向的結(jié)構(gòu)元素,對彩色遙感圖
2010-10-21 16:32:5126 討論了基于ICA的圖像去噪方法，給出了基于ICA的圖像邊緣檢測算法，該算法應(yīng)用于高斯噪聲圖像,并與傳統(tǒng)的邊緣提取算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法即使在高水平噪聲圖
2010-12-15 15:02:3941 高精度的微小零件邊緣檢測中，傳統(tǒng)邊緣檢測算法存在實(shí)際應(yīng)用可操作性較差，檢測結(jié)果難以達(dá)到精度要求等問題。為了提高邊緣檢測精度，提出了基于Soble算子的改進(jìn)算法，該算法
2010-12-23 16:14:4914 摘要：提出了一種基于小波和熵提取圖像字符特征的方法。該方法利用小波變換對圖像字符進(jìn)行多尺度分解，用marr零交叉邊緣檢測算子提取邊緣；用基于判別熵最小化提取每
2006-03-24 13:30:02
669 
研究了一種基于膚色的人臉檢測算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程。在YIQ顏色空間中，進(jìn)行了有效的膚色提取，把提取到的膚色與背景圖像信息轉(zhuǎn)為二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)降噪處理，再采用質(zhì)心定位
2011-05-05 16:54:5025 分析了圖像邊緣特性以及Laplacian算子檢測圖像邊緣的基本原理!并對經(jīng)典Laplacian算子進(jìn)行改進(jìn)! 提出了一種新的邊緣檢測算法!以便準(zhǔn)確地檢測出圖像中的目標(biāo)邊緣! 利用該改進(jìn)算法來檢測
2011-05-17 10:46:4929 文中介紹了常用的幾種 邊緣檢測 算子，不同的微分算子對不同邊緣檢測的敏感程度是不同的，因此對不同類型的邊緣提取，應(yīng)該采用對此類邊緣敏感的算子進(jìn)行邊緣提取。針對車輛牌
2011-07-25 16:13:0622 在圖像中每個(gè)像素的SUSAN模板中首先計(jì)算閥值 t 的初值,再利用迭代法獲得終值,使其在各種不同的對比度下仍能正確檢測興趣點(diǎn),最后運(yùn)用該算法進(jìn)行了圖像邊緣檢測測試,并與其他檢測算
2011-11-03 15:00:1030 提出基于Canny算子并結(jié)合圖像增強(qiáng)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的綜合邊緣提取算法。該算法首先對原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以便于計(jì)算機(jī)的分析；然后利用Canny算子對CT圖片進(jìn)行邊緣提取，該算子具有非極
2012-01-13 09:45:5222 提出了一種基于閾值分割的邊緣檢測算法。首先利用最大方差閾值法分割出紅外圖像的目標(biāo)圖像,其次用線性拉伸的方法對目標(biāo)圖像中存留的噪聲進(jìn)行去除,最后運(yùn)用Sobel算子對目標(biāo)圖像進(jìn)
2012-02-22 11:13:1047 為了設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)高效、穩(wěn)定可靠的圖像目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)平臺，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測算法。該自適應(yīng)算法能夠很好的確定平滑參數(shù)以及高
2012-03-05 16:14:1338 目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然
2012-08-13 16:14:4054 針對幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標(biāo)的問題，提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩
2013-03-01 15:10:3548 提出了一種基于Surendra改進(jìn)的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，通過對背景更新系數(shù)的改進(jìn)，獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景，再將背景幀與含運(yùn)動區(qū)域的圖像幀用差分運(yùn)算獲得運(yùn)動目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，
2013-08-07 19:02:3531 空瓶的智能檢測算法研究_劉煥軍
2017-01-14 22:34:290 基于圖像的火災(zāi)煙霧探測算法研究_楊家桂
2017-03-16 08:00:000 海天背景下港口船舶檢測算法研究_李波
2017-03-19 11:41:390 基于核主成分分析的圖像模糊篡改檢測算法_楊本娟
2017-03-19 19:25:560 提出一種基于背景碼本模型的視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)的檢測算法。該算法利用歸一化的Mann-Whitney秩和統(tǒng)計(jì)量自適應(yīng)調(diào)整判決??????閾值，使用Mean shift進(jìn)行碼本中碼字和方差的更新。
2017-09-08 15:20:4616 圖像邊緣是計(jì)算機(jī)理解圖像的重要特征之一。在數(shù)字圖像中，邊緣就是相鄰的具有顯著不同特征區(qū)域間的分界線。在機(jī)器視覺領(lǐng)域，對邊緣檢測算法進(jìn)行了深入的研究，得到了各種針對不同領(lǐng)域圖像的算法。通常將圖像邊緣
2017-11-02 15:15:1719 計(jì)算機(jī)舌診系統(tǒng)中，點(diǎn)刺和瘀血點(diǎn)是重要的舌象?；诎唿c(diǎn)檢測、支持向量機(jī)（ SVM）和K均值聚類算法，提出了對舌診圖像中點(diǎn)刺和瘀點(diǎn)的識別及提取方法。首先利用SimpleBlobDetector斑點(diǎn)檢測算法
2017-11-20 11:34:584 針對圖像采集過程中插值算法對圖像三原色之間所引入的插值特性，論文提出一種基于后驗(yàn)概率和濾色陣列特性的圖像篡改檢測算法。首先提取待測圖像綠色通道分量，引入二維預(yù)測濾波構(gòu)建預(yù)測誤差函數(shù)；然后分塊提取特征
2017-11-27 18:11:540 傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算子是一種含有最優(yōu)化思想的算子，它具有較高的檢測精度，可以達(dá)到單像素級，但是因?yàn)樗旧韺υ肼暠容^敏感，所以需要先利用Gauss濾波、均值濾波、中值濾波等濾波器進(jìn)行去噪，然后再
2017-12-01 14:13:530 針對基于圖和流形排序（ Manifold Ranking）的顯著性檢測算法（MR算法）過度依賴邊界節(jié)點(diǎn)的背景特征的問題，提出一種改進(jìn)的結(jié)合前景背景特征的顯著性檢測算法。首先，對圖像進(jìn)行超像素分割
2017-12-13 11:44:560 針對當(dāng)前各種圖像清晰度評價(jià)方法在清晰度判別過程中單調(diào)性和區(qū)分度不夠以及適用范圍較小的問題，提出了一種基于四元數(shù)小波變換（QWT）幅值與相位的圖像清晰度評價(jià)方法。該算法通過四元數(shù)小波變換將圖像從空間
2017-12-15 16:17:321 圖像清晰度評價(jià)算法有很多種，在空域中，主要思路是考察圖像的領(lǐng)域?qū)Ρ榷?，即相鄰像素間的灰度特征的梯度差；在頻域中，主要思路是考察圖像的頻率分量，對焦清晰的圖像高頻分量較多，對焦模糊的圖像低頻分量較多
2018-01-17 09:45:5515835 邊緣檢測類似微分處理，它檢測的變化的部分，必然對噪聲和圖像的亮度變化都有相應(yīng)處理。因此，把均值處理加入到邊緣檢測過程中一定要非常謹(jǐn)慎。我們可以把垂直模板Mx擴(kuò)展成三行，而水平模板My擴(kuò)展成三列。這樣就得到Prewitt邊緣檢測算子。
2018-08-17 15:54:057538 為提高圖像邊緣檢測的處理速度，提出一種基于CORDIC的高速Sobel算法實(shí)現(xiàn)。
2018-10-05 09:54:003279 
（2）亞像素細(xì)分算法定位 經(jīng)過擴(kuò)展方向模板的Sobel細(xì)化算子后，提取接近單像素的邊緣，在其梯度方向上用亞像素細(xì)分算法對圖像邊緣進(jìn)一步定位。
2020-08-13 16:04:35863 
Sobel邊緣檢測 Sobel邊緣檢測原理教材網(wǎng)上一大堆，核心為卷積處理。 Sobel卷積因子為： 該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度
2021-03-22 09:45:532589 
利用圖像處理方法進(jìn)行自動調(diào)焦的關(guān)鍵是提取圖像清晰度特征，并建立其評價(jià)算法。本文研究了灰度值線性變換、灰度直方圖均衡、中值濾波及同態(tài)濾波等預(yù)處理方法和基于功率譜的清晰度評價(jià)函數(shù)，并與其它的評價(jià)方法
2021-04-02 11:01:0021 針對三維模型的特征點(diǎn)檢測問題，提出一種基于 Laplace- Beltrami算子的特征點(diǎn)檢測算法。對于給定的三維網(wǎng)格模型，首先構(gòu)造離散 Laplace- Beltrami算子矩陣，求解特征值
2021-04-21 13:50:4211 由于可見光圖像和紅外圖像的成像原理不同，可見光圖像的行人檢測算法難以直接應(yīng)用于紅外圖像中為此，提出一種基于多級梯度特征的紅外圖像行人檢測算法。使用改進(jìn)的圖像顯著性檢測算法提取紅外圖像的關(guān)鍵區(qū)域
2021-05-27 16:27:036 Sobel 原理介紹 索貝爾算子（Sobel operator）主要用作邊緣檢測，在技術(shù)上，它是一離散性差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的灰度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會產(chǎn)生對應(yīng)的灰度
2021-07-23 14:53:081860 
廣泛應(yīng)用于高光譜目標(biāo)檢測中。本文在分析CEM算法的推導(dǎo)過程后，發(fā)現(xiàn)圖像像元的選擇，可以改善自相關(guān)系數(shù)，因此提出一種改進(jìn)的CEM目標(biāo)檢測算法。該方法首先對高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行光譜重排、一階微分，增加目標(biāo)與背景的差異性；計(jì)算目標(biāo)光譜與數(shù)據(jù)集中光譜點(diǎn)的相似度，求取CEM算法的自相關(guān)矩陣時(shí)去除與
2022-03-05 15:47:03824 
索貝爾算子（Sobel operator）主要用作邊緣檢測，在技術(shù)上，它是一離散性差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的灰度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會產(chǎn)生對應(yīng)的灰度矢量或是其法矢量Sobel 卷積因子為：
2022-07-21 17:27:288635 紅外單幀弱小目標(biāo)檢測算法主要通過圖像預(yù)處理突出小目標(biāo)同時(shí)抑制背景噪聲干擾，之后采用閾值分割提取疑似目標(biāo)，最后根據(jù)特征信息進(jìn)行目標(biāo)確認(rèn)。
2022-08-04 17:20:094595 圖像清晰度是衡量圖像質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，對于相機(jī)來說，其一般工作在無參考圖像的模式下，所以在拍照時(shí)需要進(jìn)行對焦的控制。對焦不準(zhǔn)確，圖像就會變得比較模糊不清晰。相機(jī)對焦時(shí)通過一些清晰度評判指標(biāo)，控制
2022-10-11 10:48:242500 Canny 邊緣檢測算法 是 John F. Canny 于 1986年開發(fā)出來的一個(gè)多級邊緣檢測算法，此算法被很多人認(rèn)為是邊緣檢測的最優(yōu)算法，相對其他邊緣檢測算法來說其識別圖像邊緣的準(zhǔn)確度要高很多。
2023-01-05 11:41:191010 Sobel算子是一種基于圖像梯度的邊緣檢測算法，可以在x方向和y方向上計(jì)算圖像的梯度，然后將兩個(gè)梯度值合并成一個(gè)邊緣強(qiáng)度值。
2023-02-24 17:56:491126 機(jī)器視覺算法有很多，以下是其中一些常見的算法：
邊緣檢測算法：用于檢測圖像中的邊緣，如Sobel算法、Canny算法等。
特征提取算法：用于提取出圖像中的特征，如SIFT算法、SURF算法、ORB算法等。
2023-03-12 11:55:374687 Sobel 算子是一種用于邊緣檢測的離散微分算子，它結(jié)合了高斯平滑和微分求導(dǎo)
2023-09-13 09:52:40698 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于道路照明標(biāo)準(zhǔn)的LED光源配光圖像清晰度研究.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-11-03 09:36:500 一階導(dǎo)數(shù)算子(例如 Sobel 算子)通過對圖像求導(dǎo)來確定圖像的邊緣，數(shù)值絕對值較高的點(diǎn)對應(yīng)了圖像的邊緣。如果繼續(xù)求二階導(dǎo)，原先數(shù)值絕對值較高的點(diǎn)對應(yīng)了過零點(diǎn)。因此，也可以通過找到二階導(dǎo)數(shù)的過零點(diǎn)來檢測邊緣。在某些情況下，找二階導(dǎo)數(shù)的過零點(diǎn)可能更容易。
2023-12-21 16:34:15295 
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