

基于自适应伽马变换的交通标志检测方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共22页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于自适应伽马变换的交通标志检测方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO伽马变换基本概念自适应伽马变换算法流程自适应伽马变换的优势自适应伽马变换在交通标志检测中的应用PARTTHREE图像预处理特征提取分类器设计交通标志检测结果评估PARTFOUR实验数据集介绍实验过程与结果结果分析与其他方法的比较PARTFIVE基于自适应伽马变换的交通标志检测方法的应用前景未来研究方向与挑战THANKYOU
基于最大类间方差及伽马变换的人体眼球检测方法及系统.pdf
本发明涉及基于最大类间方差及伽马变换的人体眼球检测方法及系统,方法包括:根据原始图像采集得到眼睛图像,并将所述眼睛图像转化为灰度图像;对所述灰度图像进行伽玛校正;对伽玛校正后的图像进行两次OTSU最大类间方差算法计算,获得人眼二值图像;根据所述人眼二值图像按照形态学处理得到眼球图像,并找到眼球的轮廓。本发明具有较好的实时性和鲁棒性,能够简化计算,高效去除图像的噪声、提高效率,为人脸跟踪算法提供稳健的辅助。
基于顶帽变换的中子-伽马脉冲堆积甄别方法.pdf
本发明公开了一种基于顶帽变换的中子‑伽马脉冲堆积甄别方法,涉及混合辐射场测量及其数据处理技术领域,包括采集中子‑伽马脉冲数据;对中子‑伽马脉冲数据进行预处理;构建线形结构元素;基于线形结构元素,对预处理后的中子‑伽马脉冲数据进行顶帽变换,得到第一脉冲数据;设置峰高阈值,根据峰高阈值对第一脉冲数据进行假峰剔除,得到第二脉冲数据;对第二脉冲数据进行差分处理,得到第三脉冲数据;统计第三脉冲数据的波峰个数,甄别为脉冲堆积事件。本发明不会受噪声等因素影响,大大降低了误判率;构建了线形结构元素用于中子‑伽马脉冲信号的
一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法.pdf
本发明公开了一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法,包括以下步骤:(1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间,获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S;(2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V<base:Sup>‘</base:Sup>;(3)再将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间,获取增强图像。本发明能够有效改善光照不均匀导致图像模糊现象,使得图像的视觉效果更佳,同时抑制图像的高曝光部分。
可变换伽马相机.pdf
描述了一种伽马相机、一种系统和一种方法,其中大伽马相机可以被细分为两个或更多个较小的伽马相机,每个相机独立地定位用于SPECT数据采集。这些可变换伽马相机可以更有效地使用伽马光子探测器区域。半导体伽马探测器平铺阵列特别适合于这种变换。