Bayesian運(yùn)動圖像分析.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩150頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、運(yùn)動圖像分析是各種圖像處理方法的一種綜合應(yīng)用,也是所有計(jì)算機(jī)視覺研究的第一步.該文的研究目的是先對Bayesian統(tǒng)計(jì)分析方法在運(yùn)動圖像分析過程中的應(yīng)用進(jìn)行深入的研究和比較,再在此基礎(chǔ)上,利用多分辨率技術(shù),構(gòu)造出一種新的運(yùn)動圖像分析方法,它應(yīng)該具有更高的精確度和更高的運(yùn)算速度.該文的主要工作內(nèi)容如下:1.研究了Bayesian圖像處理理論和Markov隨機(jī)場理論,并建立了圖像區(qū)域仿射運(yùn)動模型,從而確立了該文運(yùn)動分析的核心——模型的運(yùn)動參

2、數(shù).2.為了求解運(yùn)動圖像的Markov隨機(jī)場過程,將幾種基本的Bayesian圖像分割方法進(jìn)行了研究和比較.3.為了解決大尺寸圖像上的運(yùn)動分割問題,也為進(jìn)一步提高運(yùn)動圖像分割的精度和運(yùn)算速度,提出采用多分辨率技術(shù)來進(jìn)一步改進(jìn)該文的運(yùn)動圖像分析方法,并由此建立了Gaussian圖像金字塔.4.針對現(xiàn)有的多分辨率運(yùn)動圖像分析過程中存在的缺點(diǎn),提出了我們的解決方案,并形成了一種新的多分尺度隨機(jī)場運(yùn)動圖像分析方法.5.為了今后進(jìn)一步研究的需要,

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論