图像特征提取新领域：pww轮廓特征提取
1、高清视频中实现实时提取图像特征
2、图像特征点定位准确，快速
3、用于模式识别，替代surf算法
4、对于很多应用，需要前期处理。
5、时间有限，只能写这么多给大家，其他的事情，大家自己根据需求来思考了。
2022-06-08 13:25:12
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安全帽分割是实现煤矿人员智能视频监控的关键技术之一，可促进人员定位、跟踪、安全帽佩戴检测等相关技术的研究，为此，提出一种基于超像素特征提取与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类的矿井人员安全帽分割方法。首先，采用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)模型将人员图像粒化为一定数量内部像素点颜色特征相似且空间位置相近的超像素。其次，提取超像素在RGB，YCbCr，Lab，HSV空间上的颜色特征及其灰度直方图纹理特征，通过分析安全帽二维轮廓线上的斜率变化特性建立安全帽轮廓特征模型。最后，在训练集人员图像中分别提取安全帽正样本超像素和背景负样本超像素的颜色、纹理特征训练SVM分类器，采用已训练的SVM将测试集中的人员图像超像素二分类为安全帽正样本和背景负样本。进一步通过安全帽轮廓特征模型判别SVM误分类的虚假正样本并对其进行类别修正，识别同时包含正样本像素点和负样本像素点的欠分割样本超像素，并通过求取正样本区域边界掩模与Prewitt算子所提取轮廓的差集对其进行二级像素分类，分离出其中的正样本像素区
2022-05-23 20:17:13
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针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取，提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法。该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分，并最大限度地减小逼近误差。使得在给定特征点数目情况下，多边形逼近误差为最小．在给定逼近误差的情况下，特征点数目为最少。对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义。
2022-04-11 08:22:35
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医学成像技术是生物医学工程专业的一门重要的专业课程。课程主要涉及X光仪器，CT仪器，MRI仪器和核医学仪器的工作原理及成像方法。其中CT算法的出现又为后来数字化医学成像技术的发展提供了基础。该门课程为生物医学工程专业的专业基础课。
CT技术是医学成像系统中的一种重要手段。它通过特定的算法，利用计算机的高速运算功能，可以在短时间内快速呈现人体断层图像。让学生练习CT图像的重建有助于学生理解CT算法的内容，熟悉数字图像重建的过程。同时也能培养学生的团队精神和解决实际问题的能力。
2021-09-02 11:27:32
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