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基于全局最小化活动轮廓的多目标检测跟踪 被引量:3
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作者 涂虬 许毅平 周曼丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期794-797,共4页
为了在噪声干扰以及目标和背景颜色相近情况下实现多目标跟踪,提出一种基于快速全局最小化的活动轮廓模型的目标检测跟踪算法。该算法结合了基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型,对能量泛函进行全局最小化来检测目标活动轮... 为了在噪声干扰以及目标和背景颜色相近情况下实现多目标跟踪,提出一种基于快速全局最小化的活动轮廓模型的目标检测跟踪算法。该算法结合了基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型,对能量泛函进行全局最小化来检测目标活动轮廓,用卡尔曼滤波预测目标下一帧的特征信息,然后用改进的最近邻法进行多目标跟踪。对图像序列的实验结果表明该算法能有效地对运动背景下多目标进行跟踪。 展开更多
关键词 活动轮廓 全局最小化 多目标跟踪 最近邻法
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求解无约束全局优化的T-F函数算法(英文)
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作者 桂胜华 王伟祥 《科学技术与工程》 2008年第8期1956-1959,1964,共5页
提出一个求解连续全局优化的T-F函数,先给出了T-F函数的定义,然后根据提出的T-F函数的性质,设计了一个新的T-F函数算法,并进行数值实验,数值实验的结果表明该算法是有效和可行的。
关键词 全局 T-F函数算法 局部最小 全局最小化
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基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别 被引量:5
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作者 李佳 王阿川 马欣然 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期114-118,140,共6页
根据木材缺陷图像识别技术的现状,针对适合识别木材各种表面缺陷图像的算法,对现有典型模型法进行图像识别方法的分析,提出了一种基于多个模型融合的木材表面缺陷图像快速识别算法。首先,在C-V模型中引入加权总变分能量(VTg(u)),使得二... 根据木材缺陷图像识别技术的现状,针对适合识别木材各种表面缺陷图像的算法,对现有典型模型法进行图像识别方法的分析,提出了一种基于多个模型融合的木材表面缺陷图像快速识别算法。首先,在C-V模型中引入加权总变分能量(VTg(u)),使得二者分别能够与GAC模型连接,实现了在同一全局最小化框架下统一2种模型;然后采用全变分范数对偶化方法对模型进行了快速求解;最后给出了模型的数值化实现算法。结果表明:该算法不依赖初始轮廓线的选择,能够比较快速、准确地识别出木材的节子、孔洞、腐朽、空心等缺陷和单板多节子缺陷图像。 展开更多
关键词 木材缺陷 图像识别 全局最小化 全变分范数对偶
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复杂背景下同光度性质物体的图像分割
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作者 刘小华 石娜 +1 位作者 王甦菁 李春玲 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期901-905,共5页
提出一种针对复杂背景下具有同光度性质物体的分割方法,并将全局最小化活动轮廓方法引入到所提出的方法中,从而达到快速、全局、最小化的效果.该方法利用对目标物体错误检测的"对数概率和"对图像进行二值分类,再对远景区域的... 提出一种针对复杂背景下具有同光度性质物体的分割方法,并将全局最小化活动轮廓方法引入到所提出的方法中,从而达到快速、全局、最小化的效果.该方法利用对目标物体错误检测的"对数概率和"对图像进行二值分类,再对远景区域的数据进行稳健性统计,最后最小化能量函数得到分割结果.通过与C-V模型比较表明,该算法的运算时间及分割准确性具有明显优势. 展开更多
关键词 全局最小化 远景区域 漏检 误检 数据统计
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基于轮廓提取和自适应单元分解的水泥颗粒三维重构 被引量:7
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作者 王亚楠 杨波 赵秀阳 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期152-157,共6页
为了得到真实的水泥颗粒初始水化演化模型,提出一种基于轮廓的重构方法和多层次单元分解(MPU)重构方法相结合的水泥颗粒重构方法.首先引入权重函数将提取轮廓的测地线/几何动态轮廓模型和无边缘动态轮廓模型结合到一起,利用动态轮廓模... 为了得到真实的水泥颗粒初始水化演化模型,提出一种基于轮廓的重构方法和多层次单元分解(MPU)重构方法相结合的水泥颗粒重构方法.首先引入权重函数将提取轮廓的测地线/几何动态轮廓模型和无边缘动态轮廓模型结合到一起,利用动态轮廓模型快速全局最小化方法提取颗粒轮廓,并采用最大类间方差求出边缘阈值,提取出水泥颗粒精确的边缘轮廓线;然后使用平面拟合方法将其转化为带有"法矢"的三维空间点;最后采用改进的MPU方法重构出光顺的三维水泥颗粒.实验结果表明,文中方法比目前水泥材料领域已有的重构方法简单易行,重构效果理想. 展开更多
关键词 颗粒重构 轮廓提取 全局最小化 多层次单元分解方法
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基于图切分的交互式图像染色算法 被引量:15
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作者 贾云涛 胡事民 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期508-512,F0003,共6页
将黑白图像颜色化是一个需要大量用户交互和时间的事情,传统的基于交互的做法主要有两种:先分割后着色和全局优化.前者速度快,但是往往因为分块太大而丧失细节;后者能保持颜色变化的连续性,但是求解速度慢.对此文中提出了一种图像颜色... 将黑白图像颜色化是一个需要大量用户交互和时间的事情,传统的基于交互的做法主要有两种:先分割后着色和全局优化.前者速度快,但是往往因为分块太大而丧失细节;后者能保持颜色变化的连续性,但是求解速度慢.对此文中提出了一种图像颜色化的新方法:基于图切分技术的分割算法.图切分是一种基于全局能量优化的分割技术,因而可以保证大部分区域的颜色分布光滑,而只在灰度变化剧烈的边缘地区产生颜色跳变,并且算法具有很快的求解速度.在用户简单给定颜色种子基础上,基于相同灰度倾向于相同彩色的基本假设,首先计算图像每个像素周围的灰度分布并构造一个全局的能量函数.接着利用图切分(graph cut)的技术快速有效地求得最佳分割.随着用户的进一步交互,图切分可以很快地迭代计算.这样,通过简单的交互,用户可以很快地对一幅黑白图像彩色化,并获得自然的效果. 展开更多
关键词 彩色 图切分 全局能量最小 交互式
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