基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测.pdf

在含有动态干扰因素的复杂背景下提取前景目标时,现有的视觉背景前景目标提取算法容易出现鬼影、误检等问题,因此提出了一种改进的基于视觉背景的前景目标提取算法。首先,根据像素点的时间序列以及位置特征,计算像素点的匹配概率、匹配程度以及亮度信息。其次,实时更新与当前复杂背景吻合的背景模型,同时对背景模型进行初始化。最后,对CDnet 2014数据集中各类复杂背景下的视频进行测试,并与经典的高斯混合模型、视觉背景提取(ViBe)算法、改进的ViBe算法进行对比。实验结果表明,本算法在各类复杂背景下能高效去除鬼影的影响,且提取结果精度较高,极大降低了提取结果的错分率和漏检率,提高了复杂背景下算法的高效性与鲁棒性。

复杂背景下车牌识别系统GUI

基于OpenCV下纯色背景图片批量更换复杂背景

复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别，是傅里叶描述子的应用得出来的论文

基于HSV颜色模型和投影特征的复杂背景下的车牌定位，付禹铭，张洪刚，车牌定位是车牌识别系统的关键技术, 定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。针对复杂背景的车牌定位问题, 本文提出了一种颜色和��

本文首先对红外图像中的目标和背景的辐射特性进行了分析，并运用多尺度几何 分析的方法研究了目标与背景在不同尺度和不同方向的表现形式，为后面提出新的目 标检测算法提供理论支持。

 机场道面异物是威胁跑道运行安全的常见病害，及时、准确的检测异物具有现实意义。针对现有的人工目视检测方法，本文基于图像处理理论，提出了一种机场道面异物的自动检测算法。根据机场道面的复杂背景和常见异物的特点，本文采取了分块的方法，选择Harris角点、灰度共生矩阵、灰度级分布范围等特征，分别用阈值法和SVM法对实际机场道面异物图像进行检测。初步实验证明，该方法可以有效检测出机场道面复杂背景下的异物，实验结果显示，检测正确率达到了98%。

MATLAB多行文字识别(GUI),该课题用输入处理的图片，灰度处理，图像增强处理，进行边缘检测，腐蚀，闭运算[先膨胀后腐蚀]，去除小面积干扰，得到定位的汉字区域，连通域法分割汉字[同车牌原理]，模板匹配识别。这种快速，准确的自动处理方式将在很大程度上推动我国信息化的发展进程，对社会各方面的工作都有着相当深远的意义。目前印刷体汉字识别技术已经呈现出了广泛的应用前景，它主要应用在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域。

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