期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法 被引量:1
1
作者 刘洪 刘宇红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第33期63-65,71,共4页
提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值:幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值(每个区域阈值不同)对小波系数做相应的"收缩"处理... 提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值:幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值(每个区域阈值不同)对小波系数做相应的"收缩"处理和重构,从而得到一个优质的去噪图像。该算法计算简单速度快,去噪效果明显,优于其他一些去噪算法。 展开更多
关键词 图像去噪 小波收缩 局部阈值 二维离散平稳小波变换
下载PDF
混合特征匹配结合Viterbi数据关联的目标跟踪算法
2
作者 徐燕华 李荣 +1 位作者 王华君 徐平平 《现代电子技术》 北大核心 2016年第17期1-5,11,共6页
传统跟踪算法在视频分辨率低、帧图像模糊或噪声较多时跟踪效果较差。针对此情况,提出一种混合特征匹配结合Viterbi数据关联的目标跟踪算法。首先,采用直方图反向投影技术对双局部阈值图像中的目标边缘进行有效分割,克服了低对比度问题... 传统跟踪算法在视频分辨率低、帧图像模糊或噪声较多时跟踪效果较差。针对此情况,提出一种混合特征匹配结合Viterbi数据关联的目标跟踪算法。首先,采用直方图反向投影技术对双局部阈值图像中的目标边缘进行有效分割,克服了低对比度问题;然后,将邻域特征、区域特征、运动方向特征和直方图特征作为目标表征特征,建立混合特征代价函数;最后,采用Viterbi数据关联计算代价总和,求得最相似目标。实验结果表明,在帧图像模糊或噪声较多的情况下,目标跟踪稳定且有效,单目标跟踪准确率为0.89,多目标跟踪精度达0.975,召回率达0.920,优于其他几种同类跟踪算法。 展开更多
关键词 分割跟踪 混合特征匹配 局部阈值 直方图反向投影 Viterbi数据关联
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部