Advertisement

改进的混合高斯模型与阴影去除方法 (2013年)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文提出了一种改进的混合高斯模型及相应的阴影去除算法，有效提升了复杂光照条件下目标识别和跟踪性能。 为了有效减少运动目标检测中混合高斯模型的计算量并提高阴影消除的准确性，我们提出了一种选择性地更新混合高斯模型以及基于亮度变化来消除阴影的方法。具体而言，在每个高斯分布进行更新之前，我们会先比较该分布权重与不属于背景部分的比例；如果前者较大，则不会对该分布进行更新，反之则会对其进行更新。此外，在处理阴影时，我们利用亮度的变化程度作为检测阈值的一个因素，并据此自适应地调整这一阈值。 实验中我们将这种方法与传统方法在室内外视频条件下进行了对比测试，结果显示该方法的计算时间仅为传统方法的约1/3，同时其消除阴影的效果也更为准确。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改进的混合高斯模型与阴影去除方法 (2013年)
    优质
    本文提出了一种改进的混合高斯模型及相应的阴影去除算法，有效提升了复杂光照条件下目标识别和跟踪性能。 为了有效减少运动目标检测中混合高斯模型的计算量并提高阴影消除的准确性，我们提出了一种选择性地更新混合高斯模型以及基于亮度变化来消除阴影的方法。具体而言，在每个高斯分布进行更新之前，我们会先比较该分布权重与不属于背景部分的比例；如果前者较大，则不会对该分布进行更新，反之则会对其进行更新。此外，在处理阴影时，我们利用亮度的变化程度作为检测阈值的一个因素，并据此自适应地调整这一阈值。 实验中我们将这种方法与传统方法在室内外视频条件下进行了对比测试，结果显示该方法的计算时间仅为传统方法的约1/3，同时其消除阴影的效果也更为准确。
     
  • 基于高斯混合模型的背景去除方法
    优质
    本研究提出了一种基于高斯混合模型的背景去除算法，通过优化模型参数实现复杂场景下的精确背景分离，适用于视频监控和人机交互等领域。 该程序结合了高斯混合模型背景减除法与相邻帧差法进行目标检测，并附带视频演示。
     
  • shadow-removal123456.rar_Matlab去阴影_Shadow去除_阴影移除
    优质
    本资源为MATLAB代码包，专注于图像处理中的去阴影技术。适用于科研与工程应用，帮助用户有效去除或减轻图像中的阴影干扰，提高图像质量与分析精度。 该方法简单实用，代码简洁，非常适合用于阴影去除。
     
  • 高斯混合模型_GaussianMixtureModel_2-.zip_MATLAB代码_混合高斯代码_混合高斯模型
    优质
    本资源提供基于MATLAB编写的高斯混合模型（GMM）代码，适用于数据聚类和概率分布建模等场景。包含详细的文档指导与示例数据，帮助用户快速上手实现复杂的数据分析任务。 关于高斯混合模型（GMM）的MATLAB源代码。
     
  • GMM与GMR... (高斯混合模型与高斯混合回归...)
    优质
    本文探讨了高斯混合模型（GMM）及其在数据建模中的应用，并深入介绍了基于GMM的高斯混合回归(GMR)技术，揭示其如何用于预测和估计复杂数据集。 GMM-GMR是一组用于Matlab的函数，它能够训练高斯混合模型（GMM），并通过高斯混合回归（GMR）来检索广义数据。该系统利用期望最大化(EM)迭代学习算法有效地对任何给定的数据集进行编码，并通过指定所需输入来从GMM中部分输出数据。具体来说，GMR可以计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t表示时间值，而x代表3D中的位置坐标。然后使用该模型对联合概率p(t,x)进行编码，并通过GMR检索出每个时间步长上的预期位置信息，即p(x|t)，从而获得给定路径的平滑广义版本。 这套源代码是基于EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中的算法实现。
     
  • 阴影去除与检测_matlab_shadow-removal.zip_removal_阴影_阴影检测matlab
    优质
    本资源提供了一套用于图像处理中阴影去除与检测的MATLAB工具包。通过先进的算法，有效分离并移除图像中的阴影部分，适用于科研和工程应用。包含详细注释的代码有助于用户深入理解技术细节，并灵活应用于多种场景需求。 这段文字全面介绍了阴影检测算法以及如何去除阴影的算法，涵盖了该领域的所有知识点。
     
  • 高斯混合模型中的EM算法
    优质
    简介：本文探讨了在高斯混合模型中应用期望最大化（EM）算法的过程与原理，解释其如何有效估计模型参数。 一个使用EM算法求解高斯混合模型的聚类源程序。
     
  • 基于局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪方法（2013年）
    优质
    本文提出一种结合局部高斯尺度混合模型与傅里叶-小波变换的新型图像降噪技术，旨在有效去除噪声的同时保持图像细节。 本段落提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。该方法结合了两种技术的优点，并考虑到了噪声小波系数之间的相关性，通过局部高斯尺度混合统计模型来描述小波系数的统计特性。实验结果表明，这种方法能够有效地去除噪声，并且可以克服传统的小波去噪效果受所选小波基函数影响的问题。与其它方法相比，在视觉效果和峰值信噪比方面，该方法显示出更佳的效果。
     
  • 图像中的阴影检测与去除算法
    优质
    本研究探讨了一种先进的图像处理技术，专注于开发高效的阴影检测与去除算法，旨在改善图像质量和视觉效果。 Shadow Detection and Removal代码在图像阴影检测与去除算法方面表现出色。
     
  • 关于高斯混合模型(GMM)与高斯混合回归的MATLAB编程
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB进行高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归的实现，涵盖理论基础、代码编写和应用实例。 高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归（GMR）的MATLAB程序可供大家学习参考，包括实例和图表。