基于视频影像的公路地理信息系统

道路管理中最基本的内容是定期地对道路的路面、沿线设施、地形和周围环境等的形态及参数信息进行记录和分析,并建立完整而方便查询的档案资料.     

基于CenterNet的跑步姿态鉴别系统的设计

为了改善目前大众跑步姿势普遍不规范的现状,提出了一种基于CenterNet的跑步姿态鉴别系统。首先,通过截图、拍照的方式自制数据集,并对数据集进行清洗、标注和分析,消除数据无关信息与简化数据。其次,引入多尺度通道注意力机制与添加十字星变形卷积2种方式改进CenterNet算法模型,将动作图像转化为数字信息和特征向量,并以此为基础,利用KNN（K-nearest neighbors）算法对跑步姿态类型进行分类。最后,与经典模型方案进行对比,验证改进CenterNet算法鉴别系统的有效性。结果表明：改进的CenterNet模型的精确率与召回率都有所提升,其参数量与计算量降低。所提算法模型能够对大多数不良姿势作出及时、准确反馈,有效帮助跑步爱好者发现问题,从而改善跑步姿态、提高运动效率、预防伤病。     

基于像素级估计的视频显著性检测

为了减少背景噪声干扰,准确地从复杂视频中提取显著目标,提出一种具有时空一致性的视频显著区域检测算法。将视频帧划分为超像素,以超像素为基本单元提取光流特征,在时空一致性原则指导下动态融合颜色、边界信息和光流特征,获取视频显著图。在此基础上,借助视频帧的细节和区域特征对视频显著图进行细化增强。实验结果表明,算法的准确率[CD*2]召回率曲线在复杂图像数据库中高于传统经典算法,具有足够高的鲁棒性,能够减少相机运动和背景运动以及突变情况对跟踪检测的影响。所提方法能够在各种运动模式下和外观复杂场景中较为完整地提取显著目标,可作为预处理技术,改善目标跟踪、行为检测、视频压缩等的性能。     

计算机实现彩色图像的自动分割

图像分割是图像分析和模式识别的第一步，它是图像分析和模式识别重要和基本的一个组成部分，是图像处理中难度最大的部分之一，决定了最终分析结果的质量。但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。     

Photoshop的实用性分析

随着科技的不断创新,大到园林设计,小到平面海报,都需要经过一番设计来突显自己的风格。Photoshop可以说是平面设计和图像处理领域的领头羊,在出版印刷、广告设计、网页制作、美术创意等方面都得到了极为广泛是应用,Photoshop已成为众多领域设计师不可或缺的一款图像处理软件。本文就Photoshop的各种功能对其实用性进行了分析和总结。     

现在正是花钱的时候

这家与Youtube几乎同时成立的公司,是中国最早的视频网站。作为第一个吃螃蟹的人,王微一直在摸索。而他最新的方向,就是做一个Youtube和Hulu的结合体。     

计算机图像处理在全息学中的应用

全息技术是物理学中的重大发现,近年来在各个行业得到广泛的应用。作为全息技术中的两个重要部分,CCD和计算机图像处理技术,在推动数字全息新一轮发展中起到至关重要的作用,本文将着重从计算机应用方面阐述图像处理技术在全息中的应用。     

浅析数字图像处理与遥感影像处理的区别与联系

随着数字图像处理技术的进一步提高,它的应用领域也在不断拓展。遥感影像处理是将遥感图像按照一定的数学模型,进行变换、加工、产生可为专业人员判读的图像或资料。遥感影像处理不仅要提高视觉效果,处理后的影像应具有地物属性与位置的准确性、良好的实际量测性、多种地物间拓扑关系的分析性等,为图像处理技术在专业领域的应用提出了新的难题。