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認(rèn)證信息
認(rèn)證類(lèi)型:個(gè)人認(rèn)證
認(rèn)證主體:常**(實(shí)名認(rèn)證)
IP屬地:河北
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1、光流場(chǎng)反映了圖像上每一點(diǎn)灰度的變化趨勢(shì)。它計(jì)算的可靠性成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域面臨的很大挑戰(zhàn),而變分方法是目前為止用來(lái)實(shí)現(xiàn)光流計(jì)算的最成功的方法之一。本文的研究?jī)?nèi)容之一是基于不同的光照條件和運(yùn)動(dòng)類(lèi)型假設(shè)條件,詳細(xì)論述了Horn-Schunck光流計(jì)算模型以及基于圖像亮度梯度常值、圖像亮度Hessian矩陣常值、圖像亮度梯度的模常值、圖像亮度拉普拉斯算子常值和圖像亮度Hessian矩陣的行列式常值前提假設(shè)的六種光流計(jì)算模型,并對(duì)這六種模型進(jìn)行了
2、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果比較。運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割作為圖像分割的重要分支,在視頻跟蹤,視頻會(huì)議、可視電話(huà)、現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控等方面得到了廣泛的應(yīng)用。本文的另一研究?jī)?nèi)容是在前面做的光流計(jì)算研究的基礎(chǔ)上,采用光流法與水平集方法相結(jié)合的思想,將Horn-Schunck光流計(jì)算模型、圖像亮度梯度常值模型以及圖像亮度Hessian矩陣常值模型分別與基于區(qū)域信息的分割模型中的Chan-Vese模型相結(jié)合,提出了三種新的運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割模型,并詳細(xì)說(shuō)明了分割原理及其數(shù)值算法,最后進(jìn)
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