基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法

针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值模式(GMBP)纹理算子

论文研究-一种基于粒子滤波的检测前跟踪方法 .pdf

一种基于粒子滤波的检测前跟踪方法，杨春玲，张国亮，红外图像序列中的弱小运动目标很难检测，原因在于小目标所占像素少，信噪比低，还缺乏纹理等信息。针对弱小运动目标的难检测问题

颜色与纹理相融合的自适应粒子滤波跟踪算法

颜色与纹理相融合的自适应粒子滤波跟踪算法

使用颜色纹理直方图来进行目标跟踪

使用颜色纹理直方图来进行目标跟踪，具有很好的鲁棒性，亲自测试可用，附参考论文。 Robust Object Tracking using Joint Color-Texture Histogram

基于多特征自适应融合的目标跟踪

针对传统的基于单一特征的跟踪方法在复杂场景和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一个基于多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先选取具有互补性的目标颜色和纹理特征构造目标的多特征模型;然后根据特征子模型

基于粒子滤波和压缩感知的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪过程中出现的目标遮挡和光照变化问题，提出一种基于粒子滤波和压缩感知的目标跟踪算法。算法融合颜色特征和纹理特征来描述目标，增强算法在光照变化和复杂环境下的鲁棒性；利用压缩感知理论对特征进

常用纹理特征提取方法（Gabor滤波、分型盒维数等六种常用方法）

包含多种常用的纹理特征提取函数，如Gabor滤波、GMRF、分型盒维数、灰度差分统计GLDS、灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP等六种方法。可结合实际情况使用。

论文研究-基于统计模型的遗传粒子滤波器人体运动跟踪.pdf

提出了一种基于统计模型的遗传粒子滤波器人体运动跟踪算法。引入局域二值模式（LBP）算子提取纹理特征，利用颜色直方图与纹理直方图相似度的加权和表示目标相似度，以有效解决自遮挡对跟踪的影响。利用该统计模型

论文研究-基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法.pdf

为了更高效地检测和滤除噪声，基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法根据灰度最值进行噪声检测，对检测出来的可疑噪声，根据四个方向纹理的平滑过渡性进行第二次噪声检测。运用滤波窗口中出现频次最高的信号像素取代

论文研究-基于DST-PCR5多目标自适应视觉跟踪方法.pdf

复杂场景下实现快速稳定的自适应跟踪是视觉领域亟待解决的课题之一，利用目标的多特征信息进行高效融合是提升跟踪算法鲁棒性能的重要途径。基于DST（Dempster-Shafer theory）和PCR5（

基于形状与颜色特征融合的图像检索程序

基于形状与颜色特征融合的图像检索程序，内附案例图片+MATLAB代码+表空间+代码成功运行说明

Gabor滤波器纹理特征提取

Gabor滤波器纹理特征提取 opencv2以上版本 C++

图像特征提取——颜色、纹理特征提取

特征提取，包括对图像的基本处理方法和一些典型的特征提取方法的描述

论文研究-基于颜色和纹理特征的显著性检测算法.pdf

针对现有的基于图像底层特征的显著性检测算法检测准确度不高的问题，提出了一种基于颜色和纹理特征的显著性检测算法。在RGB和Lab颜色空间上，同时考虑了图像的颜色对比度特征、纹理特征。运用二维信息熵作为衡

matlab常用纹理特征提取方法（GLCM，GLDS，LBP，GMRF，FD，Gabor）

一些常用的纹理特征提取方法汇总，都是用matlab写的，经过测试后有效。希望对大家有所帮助。

论文研究-一种基于颜色和纹理的显著性目标检测算法.pdf

视觉显著性检测是很多计算机视觉任务的重要步骤，在图像分割、自适应压缩和识别物体方面都有很重要的应用。提出了一种基于HSV颜色、纹理特征和空间位置关系相结合的显著性检测算法。该方法先将图像分割成小的图像

Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征

Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征，其中纹理特征是用灰度梯度共生矩阵来实现的

结合纹理特征的Camshift目标跟踪算法研究

在视频图像中进行目标跟踪是计算机视觉领域研究的一项关键技术。运动目标的跟踪涉及到视频的处理，图像的分析与处理，模式识别，自动控制，人工智能等多个领域，因而它具有很大的研究价值和应用前景。文章介绍了Ca

基于颜色特征形状特征和纹理特征的数字图像的检索（Digital Image Retrieval）MATLAB GUI实现

该程序实现的功能为：检索出指定的图像文件，并从检索出的图像中检索出指定的物体 。 1,主程序为Run.m和Run.fig。 2、颜色特征，形状特征，纹理特征为对应的各子程序。 3、图像库为Corel1

基于颜色和纹理特征的火灾图像识别

采用共享内存技术，使客户端火灾图像探 测软件与服务器端监控平台共享图像数据；采用实 时传输技术，确保火灾图像探测软件能够获得即时 数据；采用新型抑制和降低噪声技术，在不降低火 灾图像探测软件处理速度的

gabor 提取纹理特征

gabor提取纹理特征有解释 很好用 可以运行

灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现

图像的特征提取是图像的识别和分类$基于内容的图像检索$图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点#文中深入研究了基于灰度

Python代码gabor提取纹理特征

最近一直在做提取纹理特征的用法，用gabor特征提取纹理特征，Python代码

图像纹理特征提取 matlab 代码

利用MATLAB提取各种纹理特征

常见纹理特征提取的MATLAB代码

此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Law

基于Camshift自适应多特征模板的视频目标跟踪

Camshift算法实时性高,计算量小,在目标跟踪领域应用效果良好。但其仅依靠颜色模型的特点使得在噪声大、照度不均的井下视频目标跟踪中易造成目标丢失。通过在Camshift基础上建立多特征融合的模板自

纹理特征提取Matlab程序

用统计方式对灰度图像进行纹理特征提取。构造灰度共生矩阵，通过灰度共生矩阵计算纹理特征。本方式提取四个互不相关的特征，纹理角二阶矩、纹理熵、对比度、均匀性。

基于复杂特征融合的改进mean shift目标跟踪

<p>提出一种融合Gabor 小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift 目标跟踪算法. 首先, 提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图; 其次, 基于mean shift 算法定义融合相似度系