浅析鹰眼系统对网球运动员的影响

从上世纪70年代至今,竞技网球运动技战术水平突飞猛进的发展,加大了裁判判罚的难度,在竞技网球的比赛场上,裁判对于比赛中的每一分判罚都秉着公平、公正的原则,但飞速来回的球的每一个落点对裁判单一的视线判断提出了很高的要求。因此,鹰眼系统在竞技网球比赛中的运用弥补了这一缺点。本文通过文献资料的查阅从分析鹰眼系统入手,揭示鹰眼系统在网球运动中的运用,并总结出鹰眼系统给运动员带来的影响。     

一种有效的运动人体目标检测算法

运动目标检测是智能监控系统的重要组成部分,检测效果的好坏直接关系到目标跟踪及后续行为识别的效果,是整个系统优劣和实用性的关键.提出一种人体运动目标检测算法,采用背景减除法提取运动目标,自适应阈值对差分图像进行二值化处理及形态学处理.并利用LOG边缘检测算子,进一步提取目标轮廓,减少冗余,简化后续处理中算法的复杂度、减少运算时间.实验结果充分证明了该算法的有效性.     

鹰眼技术在高水平排球运动中的运用

随着高科技在体育项目中的运用,鹰眼技术也得以应用在多种体育此赛之中.本文通过对鹰眼技术进行分析,结合鹰眼技术在网球比赛中的应用,对高水平排球运动引入鹰眼技术进行了探讨和分析.     

现代科学技术对体育的挑战——鹰眼对网球的“挑战”

应用文献综述的方法,简单的解释了鹰眼技术的原理,回顾了鹰眼技术诞生和使用历史,介绍了最新的鹰眼规则。从鹰眼的内涵角度,简析了目前它自身,以及与球员、裁判和网球运动中存在的问题和矛盾。     

面向智能监控的运动目标轮廓可靠提取

针对目标运动检测算法得到的运动目标轮廓存在轮廓不完整、不准确等问题,本文提出一种基于Vibe算法和GVF snake的运动目标轮廓可靠提取算法。首先通过Vibe算法快速定位运动目标的感兴趣区域,并结合数学形态学、边界快速粗定位算法,获得运动目标轮廓粗定位,再利用改进主动轮廓模型能够实时可靠提取运动目标的轮廓。改进的提取算法具有良好的模型初始化条件,使得本方法不仅能够得到准确的运动目标轮廓,而且满足了实时性要求。实验结果表明,该算法能够实时可靠地提取运动目标轮廓。     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

一种改进的三帧差分运动目标检测

针对当前常用运动目标检测方法易受到光照和噪声影响、不易提取完整运动目标,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法.首先取连续三帧图像,对前两帧进行滤波及边缘提取,将提取结果进行异或运算,保留前两帧之间不同的边缘信息,然后对后两帧图像进行差分二值化,并进行膨胀处理,粗略得到运动目标,最后将该结果与异或结果进行与运算即可得到较为完整的运动目标边缘图.实验表明,该算法简单易行、可实时检测、能有效提取出运动目标边缘,改善了差分法常出现的运动目标信息丢失问题.     

SEM材料图像目标区域分割

由SEM获取的纤维材料图像,目标孔洞粘联明显、重叠严重,特征参数提取困难。本文首先利用提取目标特征凹点的方法,实现了目标区域分割,但在分割精度上存在着不足,且算法较为复杂。对此,采用了一种基于距离变换的分水岭算法,通过对不同区域设置标记,循环标记的最终结果形成分水岭,并通过抑制过分割实现了对目标区域更为精确的分割。实验结果表明该算法具有良好的特性。     

光纤周界报警系统中基于时域的信号特征参数提取方法

为提高光纤周界报警系统对入侵事件报警的实时性和准确性,设计了一种高效的基于时域的干涉信号特征参数提取算法,并搭建了迈克尔逊光纤干涉仪原理的光纤周界报警系统用以验证该算法.经过对敲击、切割、攀爬和刮风等四种典型扰动事件的干涉信号特征参数的提取,并输入模式识别系统进行事件甄别,实验数据表明系统的报警准确率达到90％以上.     

一种不受光照和阴影影响的图像边缘检测方法

对于灰度图像和使用越来越多的彩色图像,已有的算法中存在着边缘检测效果不理想、计算复杂以及对光照或阴影的敏感等问题.针对于此,提出用主成分分析算法对灰度图像进行边缘提取;对于彩色图像,提出先用独立成分分析算法得出一幅具有全局特性的灰度图,再利用主要成分分析算法进行边缘特征提取.检测实验结果显示边缘特征清晰,计算简单,且不受光照和阴影的影响.     

行人交通参数提取算法改进与处理系统研发

为了解决行人交通参数获取困难、精度低等问题,需要开发出一套高精度、高效率和强抗干扰性的行人交通参数提取系统。首先,基于视频流中运动目标时空一致性的原理,采用运动目标梯度方向直方图(HOG)特征提取算法对视频流进行分割;其次,对运动目标特征进行分析并提取特征向量,建立反向传播(BP)神经网络对运动目标进行训练和分类,实现对运动目标的检测和识别;然后,利用MATLAB软件平台,开发了能够对行人流量、速度和时距等数据进行快速处理与准确分析的系统。最后,进行了实例测试。结果表明:检测系统的参数提取精度能达到90%以上,高于现有算法的提取精度。同时,系统有较强抗环境干扰性,提取效率和数据处理功能效果较理想。     

基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法

以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.     

红外序列图像中运动小目标的检测

研究了红外图像运动小目标检测及跟踪问题．首先利用向量小波的优良性质对运动图像进行预处理,然后经Fisher算法分割出可疑目标,再根据红外小目标的运动特性,采取邻域分析并结合对运动目标在速度平面上的拟合直线分析的方法,可以准确提取和跟踪运动小目标．模拟实验表明了算法是有效的,并且适用于目标遮掩或某一帧偶尔丢失目标的情况．     

基于区域的运动阴影检测方法

为了使阴影检测结果更加准确和鲁棒,提出了一种基于区域的运动阴影检测方法。该方法从阴影具有的物理特性出发,考虑了区域内所有像素的总体特征。将每帧图像进行合理的分块,并且采用基于梯度的方法对运动区域边缘的小块进行合并。对每个小块根据阴影区域和对应的背景区域之间具有较强的结构相似性和色度近似性的特点进行阴影检测。实验结果表明,阴影检测准确率超过90%,其结果明显比基于颜色不变量的方法有效。该方法能够准确而鲁棒地检测出运动阴影。     

空间颜色聚类算法及其在图像特征提取中的应用

针对目前图像基本颜色特征单一、 可提取信息不足的问题, 提出将图像进行HSV颜色空间转换, 先用均衡化直方图增强空间颜色互转后的图像空间 颜色像素, 再用融入rgb2ind的K-means均值聚类算法提亮均衡图像, 以增强图像颜色特征的提取目标和数量. 实验结果表明, 该方法优于普通空间颜色图像进行特征提取的效果, 实现了为颜色特征识别提供更多的检索信息.     

基于视觉注意机制的眼底图像视盘快速定位与分割

视盘定位与分割对利用眼底图像进行眼科计算机辅助诊断十分重要。视觉注意机制模拟人类视觉系统从而能在复杂场景中快速定位目标。利用视盘在眼底图像中视觉显著度高这一特性,提出基于视觉注意模型实现视盘的快速定位并分割的算法。算法首先对不同眼底图像进行归一化,接着采用高斯金字塔提取图像不同尺度的颜色、亮度和方向特征图(feature map),进一步整合得到显著性图(saliency map),在显著性图中提取FOA(focus of attention)从而定位视盘。接着在视盘定位区域采用统计排序滤波器(rank-filter)抹除血管,在极坐标中采用亚像素提取图像边缘,实现视盘分割。采用国际Messidor数据库来验证算法的性能,定位精度为95%,运行时长为0.213 s,与其他算法相比,算法具有准确性高和实用性强等特点,具有良好的应用潜力。     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果