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基于交叉皮质模型的单幅图像阴影检测算法
基于交叉皮质模型的单幅图像阴影检测算法
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基于交叉皮质模型的单幅图像阴影检测算法
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基于pix2pix模型的单幅图像去雾算法
浏览:148
图像去雾技术在各领域广泛应用,是复杂环境条件下提高图像辨识度的重要环节。但现有的图像去雾算法在自然真实情形下大多表现不佳,为了进一步提升图像去雾水平,文中采用了一种基于pix2pix模型的单幅图像去雾方法,通过利用编码器和解码器网络结构来解决图像去雾问题,并利用了马尔可夫判别器(PatchGAN)进行判断。实验结果表明,该方法在人工合成图像和自然真实图像上都取得了较好的视觉效果,得出的结论是,该方
基于交叉视觉皮质模型的图像快速分割新算法
浏览:180
为了使光学图像分割处理达到实时性标准,本文引入了具有生物学背景的交叉视觉皮质模型用于图像分割。在不降低分割效果的前提下,将交叉视觉皮质模型的阈值衰减函数调整为线性衰减函数,形成了线性衰减阈值-交叉视觉皮质分割新模型;引入了运算简便且抗噪性强的Chi-square散度,采用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图将其推广至二维空间,设计了一种新的分割准则以确定模型的参数与循环迭代次数。
基于整体变分模型的影像阴影检测算法研究 (2006年)
浏览:56
将影像上普遍存在的阴影视为图像退化的一种特殊形式,以整体变分模型为基础,以影像上阴影区域亮度普遍较暗且较均匀、阴影区域和非阴影区域之间的反差普遍较大的特点为约束,导出了整体变分模型用于影像上阴影检测的基本算法。通过对若干幅实际影像的阴影检测实验表明,本文算法对灰度影像和彩色影像上阴影区域的检测是有效的。
基于非对称反打包模型和扩展阴影表示的压缩灰度图像快速区域分割算法
浏览:62
基于非对称反打包模型和扩展阴影表示的压缩灰度图像快速区域分割算法
基于多层码书模型的运动阴影检测算法 (2013年)
浏览:131
在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响。针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法。该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影。实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高。同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法
图像阴影检测
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4星 · 用户满意度95%
一些关于图像阴影检测与消除的文献,对于研究和学习图像中阴影检测与消除会有帮助
单幅图像雾霾去除算法研究
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5星 · 资源好评率100%
户外场景的光学成像往往会由于受到有雾天气的影响,造 成图像对比度降低、颜色偏灰白色、物体辨认不清,直接限制和 影响了室外目标识别、公路视觉监控和卫星遥感监测等各种视 觉系统效用的发挥[1,2]。给机载可见光成像系统带来的影响更 大,严重干扰了其工作的稳定性和可靠性,限制了其在地质灾 害监测和侦查方面的应用。因此,为了增强航拍数据的有效性 和可用性,降低气象条件对航空成像测量的限制,对雾天图像
基于修正交叉视觉皮质模型的图像分割方法 (2010年)
浏览:187
提出了一种基于修正交叉视觉皮质模型(MICM)的图像自适应分割新方法。根据待分割图像的自身特性,自适应地设定参数,并以互信息量为目标函数选取最佳分割结果。该方法解决了针对不同的图像需要人工设定交叉皮质模型(ICM...
它将模拟Numenta的基于分层时间记忆的皮质学习算法。
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《基于分层时间记忆的皮质学习算法模拟与探索》 在信息技术领域,人工智能和机器学习的研究持续深入,其中一种引人关注的理论是Numenta公司的“分层时间记忆”(Hierarchical Temporal Memory, HTM)算法。HTM是由...
基于尖峰皮质模型的基于区域的图像压缩新方法
浏览:4
基于尖峰皮质模型的区域图像压缩方法(Irregular Segmentation Region Coding Based on Spiking Cortical Model,ISRCS)是一种新型的图像压缩技术,其目的是在保证压缩率的同时,尽可能地提高重建图像的质量。...
基于融合策略的单幅图像去雾算法
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为了有效增强雾天衰退图像,提出了一种基于融合策略的单幅图像去雾算法。该融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图。其中2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行颜色校正和对比度增强,而3幅权重图则突显了图像雾气较浓区域的细节信息。融合策略将上述输入图与权重图相融合以生成对比度高、色彩丰富的去雾图像。此外,还从人类视觉感知的角度提出了一个新的去雾效果评价指标,
阴影图提取算法
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这是基于阴影图提取的数字水印算法,具有很好的性能,内有源代码可直接使用。方便研究
python实现单幅图像阴影检测
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python+opencv可以实现单幅图像中阴影的自动检测,希望对大家有帮助
基于单幅图像的快速去雾源码实现
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3星 · 编辑精心推荐
基于单幅图像的快速去雾算法的源代码,可以直接运行的vs2010工程。去雾算法研究的同学可以看看。一种比较快速的图片去雾算法的工程实现。此算法耗时较小,去雾效果也不错。可以用于实时处理应用之中。
一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法
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文档:介绍了一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法
基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法.pdf
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3. 边缘检测:使用交叉视觉皮质模型对仪表的边缘进行检测和提取。 4. 指针识别:使用最大梯度下降法来识别和检测仪表的指针。 实验结果表明,该方法可以快速获取仪表指针读数,且能并行处理多个仪表。与传统的 ...
HTM脑皮质学习算法--白皮书(中文翻译)
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标题中提到的“HTM脑皮质学习算法”指的是由Numenta公司开发的“Hierarchical Temporal Memory”(层级时间记忆,简称HTM)技术中的一部分,即HTM皮质学习算法(Cortical Learning Algorithms,简称CLA)。...
皮质休闲鞋3D模型
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"max121.jpg"可能是模型的一个预览图像,展示了3D模型在不同角度的外观,帮助用户在不打开3D软件的情况下快速了解模型的细节。这种图片通常是设计师为了展示作品或者与客户沟通设计方向时使用的。 "说明.htm"可能是...
贝叶斯框架下的单幅图像的去雾算法
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在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不 清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提 出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯 分布,然后用IRLS方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色
Numenta 的分层时间记忆 (HTM) 皮质学习算法(CLA) 的C ++ 实现
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Numenta 的分层时间记忆皮层学习算法的 C++ 实现 文件菜单 ========= 加载网络:加载指定 CLA 网络架构的 .xml 文件。该文件将 在文本编辑器中创建。HTMCLA 包中包含几个测试网络文件 “数据”子目录。 加载数据...
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