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81.
一种新的视频镜头边界检测及关键帧提取方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
根据视频邻域片段变化的特点提出了镜头边界系数模型,镜头边界系数具有良好的抗噪能力,且对视频帧的时域变化有较好的描述能力,可用于镜头边界检测与关键帧提取.它可以单独检测镜头边界,也可以与传统的基于帧差的镜头边界检测方法相结合检测镜头边界.在提取关键帧时,根据镜头边界系数的分布,自适应地确定镜头内的关键帧数,用非极大值抑制方法与基于镜头边界系数的优先级方法确定关键帧的位置.实验结果表明,该方法在镜头边界检测性能上要优于已有的基于帧差的镜头边界检测方法,提取的关键帧对镜头的视觉内容具有较好的表达能力,且可在视频回放时实时执行.  相似文献   
82.
非限定手写汉字的分割研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法,在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展,建立算法的基本模型,编写相应的程序,应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。  相似文献   
83.
目前,高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理,其中,IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果.在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景.以南京幅的IKONOS图象数据为基础.以城乡接合部的不同试验区为对象,着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分,然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息,并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整.研究结果表明,当初始的类别划分能满足一定精度时,采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果.  相似文献   
84.
基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法   总被引:11,自引:2,他引:11  
基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。  相似文献   
85.
当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。  相似文献   
86.
基于平面多边形的不规则三角网分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
判断平面多边形与不规则三角网(TIN)中的三角形的相离、相交和包含3种位置关系,确定与多边形相离、包含的三角形应分别归入原TIN和新形成的TIN中,与多边形相交的三角形重新进行三角剖分,剖分后的三角形归入相应的TIN中,从而实现了基于平面多边形的不规则三角网的分割。  相似文献   
87.
应用连续小波变换提取对流云团   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后,得到一组满足允许条件的连续小波基函数,利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法,得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比,这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点,是提取卫星云图中对流云团的有效方法。  相似文献   
88.
网络拓扑图多级分割塌缩阶段算法改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对网络拓扑图上的宏观异常预警可视化显示需要,分析了当前图的多级划分算法.算法分为图塌缩、初始划分和多级优化三个阶段.在多级分割算法的图塌缩阶段,提出改进算法———KV算法和VC算法.实验验证改进后算法在运行时间、恢复时间和分割边数上均优于传统算法.改进塌缩KV算法在分割边数上平均提高了4.6%,在运行时间上提高了12%,而VC算法降低了KV算法的时间复杂度.  相似文献   
89.
本文主要介绍了工业造型设计的形态和形态构成的一些基本知识。  相似文献   
90.
提出了一种基于扫描线种子填充的二值图像快速聚类算法 .该算法步骤为 :对二值图像进行扫描 ,如果检测到了目标点 ,则将该点作为新的聚类的种子 ,将该种子扩展到整个目标区域 ,形成一个包含目标区域的聚类 .该算法的特点为 :只需一次扫描即可动态生成所有聚类 ,聚类总数动态生成 ,每一时刻只有一个聚类被处理 ,可提前进行一些后续处理 ,算法描述简单 ,易于编程实现 .  相似文献   
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