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基于多光谱
图像
的植物叶片水分含量的
检测
方法及系统
本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统,检测方法包括以下步骤:a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像;b、获取单色图像的灰度信息,并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量;c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息,通过反射率信息获取叶片植被指数值;d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量,以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量,建立模型;e、按照步骤a~c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值,带入步骤d中模型,即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。
浙江大学
2021-04-11
一种
图像
中不同区域视觉显著程度的
检测
方法
现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度,但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对 人来说非常简单的视觉任务。本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式,提出一种 图像中不同区域视觉显著程度的检测方法,从而达到提高计算机图像分析效率的目的。
北京工业大学
2021-04-13
一种
图像
中不同区域视觉显著程度的
检测
方法
北京工业大学
2021-04-14
一种基于深度
图像
的跌倒行为实时
检测
方法
本发明公开了一种基于深度图像的跌倒行为实时检测方法,包括深度图像获取,人体图像识别,深度差分特征提取,人体部位解析,·704·关节点提取,高度特征提取和跌倒检测步骤;基于深度图像,在识别出的人体图像上选择特定的深度差分特征,使用随机森林分类器对人体部位进行解析,将人体分为头部与躯干两个部位类型,随后检测关节点,然后提取高度特征向量,再通过支持向量机分类器检测对象是否处于跌倒状态的信息;本发明提供跌倒行为
华中科技大学
2021-04-14
一种基于运动
检测
的
图像
去模糊方法及装置
本发明提供一种基于相机运动检测的图像去模糊方法,首先通过惯性导航器件获取曝光期间相机的运动参数,根据运动参数估计相机的大致运动轨迹;然后根据运动轨迹由多视几何学获取曝光期间图像的模糊核;最后由维纳滤波算法得到去模糊后的清晰图像。结果表明这种方法能够准确地检测曝光期间相机的运动情况,并根据运动轨迹快速、准确地生成模糊核,最终通过逆滤波得到相对清晰的图像。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于运动颜色关联的视频
图像
显著性
检测
方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法,包括:获得视频图像的静态显著性图;提取场景的光流向量场;对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块;将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间;根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率,生成颜色直方图;针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量,将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去, 得到每个颜色区间的运动尺度变量;得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图;将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围,在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于场量分析的视频
图像
显著性
检测
方法
本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法,包括以下步骤:S1 获得视频图像的静态显著性图;S2 根据连续的视频帧提取场景的光流向量场;S3 通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块;S4 通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量;S5 规范化差异性能量,获得运动显著性值并生成运动显著性图;S6 将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图,即可实现对视频图像的显著性检测。本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果,特
华中科技大学
2021-04-14
一种基于运动颜色关联的视频
图像
显著性
检测
方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法,包括:获得视频图像的静态显著性图;提取场景的光流向量场;对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块;将视频图像从 RGB颜色空间转换到 HSV 颜色空间;根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜色在输入图像中出现的频率,生成颜色直方图;针对光流向量场有效分类区块中的每个向量,将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去,得到每个颜色区间的运动尺度变量;得到每种颜色的运动显著性值并投影到原图像生成运动显著性图;将运动显著性图与静态显著性图相加得到最终
华中科技大学
2021-04-14
基于核相似区分布特性的
图像
角点
检测
方法及系统
本发明公开了一种基于核相似区分布特性的图像角点检测方法及系统,包括:步骤 1,构造一个圆 模板和 m 个角模板;步骤 2,获得圆模板和角模板的核相似区面积;步骤 3,按核相似区面积大小对角 模板对应的方向排序,获得方向序列;步骤 4,基于方向序列确定主方向并判断主方向连续性;步骤 5, 根据圆模板的核相似区面积、角模板中最大核相似区面积和最小核相似区面积的差值、主方向数量和主 方向连续判断模板中心是否为候选角点;步骤 6,基于步骤 5 的判断结果进行非极大值抑制,确定图像 角点。在角点提取过程中,本发明同时考虑了核相似区的面积和分布特性,可避免角点的误提取,从而 提高角点检测精度。
武汉大学
2021-04-13
基于对象随机游走的遥感
图像
视觉显著性
检测
方法及系统
一种基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统,包括进行多尺度分割,并在每个尺 度下分别对颜色特征相似的邻接区域进行合并;对于每个尺度下的分割结果,分别提取每个分割区域的 视觉特征,构建当前尺度下的对象集合;对于每个尺度下的对象集合,通过对象间的特征差异计算对应 的边缘权重,并计算注意焦点在对象间的转移概率,获得注意焦点的转移概率矩阵,分别根据注意焦点 的转移概率矩阵计算注意焦点在所有对象间的平稳分布,由该平稳分布中每个对象对应的概率进一步计 算视觉显著性并归一化,获得当前尺度下的归一化视觉显著图;融合各个尺度下的视觉显著图,即可获 得该遥感图像最终的视觉显著图。
武汉大学
2021-04-13
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