基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度，采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法，得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性，在进行尺度间融合时，采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘，保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性，提高了分割后图像纹理边缘的精确度．对合成图像与航摄像片的实验结果表明，该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法，且对真实图像得到了理想的分割效果．

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容, 提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法。此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像, 与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较, 该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象, 经实验证明了该方法的有效性和实用性。

基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割_郭松涛.pdf

该文提出了一种基于改进小波域隐马尔可夫树(HMT) 模型进行图像分割的方法。该方法利用基于希尔伯特变换对的二维方向小波, 这种小波变换具有平移不变性、方向检测性好的特点。同时该方法还利用拓展HMT对该改进小波域中尺度间的小波系数相关性进行建模, 并结合多背景融合技术进行遥感图像的分割, 得到了优于己有文献的分割结果, 而且与同类算法相比, 降低了算法所需的计算量。

一种快速、高精度和稳健的影像匹配算法.pdf

在遥感影像应用中, 匹配是一项很关键技术, 它的优劣直接关系到后续成果的质量。而匹配质量本身的优劣又取决于匹配的速度、精度和可靠性。针对这三个方面的因素, 本文探讨一种基于小波变换、遗传算法和最小二乘匹配的快速高精度影像匹配组合算法。小波变换用于减少匹配搜索数据, 遗传算法用于优化搜索空间, 而最小二乘匹配则用于获得子像素匹配精度。同时为提高遗传搜索的稳定性和匹配结果的可靠性, 本文探讨一种改进的自适应算子概率遗传算法。该改进的基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming 距离而自适应的变化, 变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化。实验结果表明: 与传统方法相比, 本文方法具有明显的性能优势。

Otsu算法在Canny算子中的应用.pdf

Canny 算子应用于细胞图像分割, 只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后, 利用类间方差最大化阈值分割算法( Otsu) 可以实现Canny 算子中门限值的自适应选择。试验结果表明, Otsu 算法应用于Canny 算子中的门限选择, 改善了算法在细胞图像中的分割效果, 提高了算法的自适应性能。

基于步态的身份识别研究

本文对步态识别的国内外研究现状做了概述; 介绍了基于步态的身份识别的过程, 并阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法; 列举了常用的几个步态数据库, 指出了它们各自的特点; 对步态识别的下一步工作进行了探讨。

基于HMM复杂场景下的行为识别方法

针对目前大部分的研究都是简单场景下的简单行为识别，不具有广泛适用性的问题，该文提出一种复杂场景下的分层行为建模和识别方法。

基于HMM的步态身份识别

文章就是将隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model) 方法运用在步态身份识别中, 并进行了其识别性能的研究。

编辑框读写程序实例

VC++编辑框读写程序，适合于初学VC++的人

A comparison of neural networks and support vector machines for recognizing young-old gait patterns

IEEE论文，支持向量机和神经网络识别步态，TENCON