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電子發(fā)燒友網(wǎng)>觸控感測>感知觸摸系統(tǒng)深度圖像邊緣提取及轉(zhuǎn)儲設(shè)計(jì)方案

感知觸摸系統(tǒng)深度圖像邊緣提取及轉(zhuǎn)儲設(shè)計(jì)方案

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本文檔內(nèi)容介紹了基于深度圖像重建Matlab代碼,供網(wǎng)友參考。
2017-09-15 10:03:3320

基于DSP的無線圖像傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案與實(shí)現(xiàn)方法

1 引言 隨著航空航天技術(shù)的發(fā)展,圖像無線傳輸技術(shù)日趨成熟。而嵌入式圖像無線傳輸技術(shù)以其安裝方便、靈活、適合廣泛普及等優(yōu)點(diǎn)在廣大領(lǐng)域備受關(guān)注。本文介紹一種基于DSP的無線圖像傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案與實(shí)現(xiàn)
2017-10-24 10:44:1911

DSP無線圖像傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案解析

基于DSP的無線圖像傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案與實(shí)現(xiàn)方法。 2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案 圖1為該系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖。該系統(tǒng)分為圖像采集、圖像數(shù)據(jù)處理及無線通信3個模塊。圖像采集完成圖像數(shù)據(jù)的采集;圖像處理實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的壓縮及相關(guān)處理:無線通信傳輸壓縮
2017-11-01 10:12:358

基于3D相機(jī)深度圖像的室內(nèi)三維平面分割

相機(jī)采集的。為了提高平面提取的速度,我們首先計(jì)算深度圖像中點(diǎn)的法向量,通過法向量來判斷這些點(diǎn)是否在一個平面上。運(yùn)用求點(diǎn)的法向量可以同時檢測多個復(fù)雜的平面,而且實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法比傳統(tǒng)的3D Hough Transform以及RANSAC方法要快。此種方
2017-11-16 10:10:124

利用數(shù)據(jù)場和歐氏距離的圖像邊緣提取

圖像邊緣圖像分析和識別的基礎(chǔ),圖像邊緣信息的準(zhǔn)確性和完整性對后續(xù)圖像分析和識別有重要影響。為實(shí)現(xiàn)圖像邊緣有效提取,提出一種利用數(shù)據(jù)場和圖像歐氏距離的圖像邊緣提取方法。首先,該方法利用數(shù)據(jù)場理論構(gòu)建
2017-11-24 15:03:051

各向異性擴(kuò)散深度圖像增強(qiáng)算法

深度圖像受其測距原理所限,存在邊緣不匹配、無效像素、噪聲等問題,提出一種基于改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散算法的深度圖像增強(qiáng)方法。首先,校正深度圖像和彩色圖像的位置關(guān)系,并根據(jù)時間連續(xù)性選擇多幀圖像,進(jìn)行
2017-11-25 11:08:469

一種自動Kinect傳感器外參標(biāo)定方法

,對點(diǎn)云圖像進(jìn)行深度分割,提取棋盤格點(diǎn)云,采用三維哈夫( Hough)變換檢測方法將棋盤格點(diǎn)云投影到深度圖像的模板平面上,在深度圖像模板中提取深度圖像中的角點(diǎn);然后,將深度圖像中的角點(diǎn)映射到棋盤格點(diǎn)云中,形成角點(diǎn)點(diǎn)云;最后,將角
2017-11-29 14:25:093

基于深度圖形與骨骼數(shù)據(jù)的多特征行為識別方法

處理。隨著圖像技術(shù)與硬件的發(fā)展,利用微軟Kinect或華碩Xtion等設(shè)備,學(xué)者可以實(shí)時獲取人體的深度圖像信息。與傳統(tǒng)的圖像相比,深度圖像不受光照影響,能夠提供三維空間信息。利用深度圖像,學(xué)者們對行為識別做了許多研究,本文
2017-12-09 11:47:510

基于LBP的深度圖像手勢特征提取算法

針對復(fù)雜環(huán)境下的深度圖像手勢特征提取信息冗余量大、編碼不穩(wěn)定等問題,提出了一種改進(jìn)的基于曲率局部二值模式( LBP)的深度圖像手勢特征提取算法。該算法首先通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將分割出的手勢深度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
2017-12-11 16:21:064

圖像分割和圖像邊緣檢測

 圖像分割的研究多年來一直受到人們的高度重視,至今提出了各種類型的分割算法。Pal把圖像分割算法分成了6類:閾值分割,像素分割、深度圖像分割、彩色圖像分割,邊緣檢測和基于模糊集的方法。但是,該方法
2017-12-19 09:29:3810131

小波域分布式深度圖視頻編碼

針對分布式多視點(diǎn)加深度格式( DMVD)的視頻編碼中深度圖視頻解碼質(zhì)量問題,提出一種結(jié)合予帶層及子帶系數(shù)的小波域分布式深度視頻非均勻量化方案,通過給邊緣分配更多比特來提升深度圖邊緣質(zhì)量。結(jié)合深度圖
2017-12-20 16:34:001

基于三維深度圖像序列的動作識別方法

針對傳統(tǒng)的彩色視頻中動作識別算法成本高,且二維信息不足導(dǎo)致動作識別效果不佳的問題,提出一種新的基于三維深度圖像序列的動作識別方法。該算法在時間維度上提出了時間深度模型(TDM)來描述動作。在三個正交
2017-12-25 14:34:521

基于Kinect深度圖預(yù)處理

針對應(yīng)用在機(jī)器人三維(3D)場景感知測量中,Kinect深度圖的聯(lián)合雙邊濾波(JBF)存在降低原始場景深度信息精確度的制約性問題,提出一種新的預(yù)處理算法。首先,通過構(gòu)建深度圖的測量和采樣模型,得到
2017-12-25 16:58:020

基于主成分分析方向深度梯度直方圖的特征提取算法

針對立體視覺深度圖特征提取精確度低、復(fù)雜度高的問題,提出了一種基于主成分分析方向深度梯度直方圖( PCA-HODG)的特征提取算法。首先,對雙目立體視覺圖像進(jìn)行視差計(jì)算和深度圖提取,獲取高質(zhì)量深度圖
2017-12-26 14:32:070

基于局部姿態(tài)先驗(yàn)的深度圖像3D人體運(yùn)動捕獲方法

提出一種基于局部姿態(tài)先驗(yàn)的從深度圖像中實(shí)時在線捕獲3D人體運(yùn)動的方法,關(guān)鍵思路是根據(jù)從捕獲的深度圖像中自動提取具有語義信息的虛擬稀疏3D標(biāo)記點(diǎn),從事先建立的異構(gòu)3D人體姿態(tài)數(shù)據(jù)庫中快速檢索K個姿態(tài)
2018-01-03 14:33:440

多尺度積圖像邊緣檢測算法

針對邊緣檢測中存在的噪聲敏感性問題。本文根據(jù)Mallat快速小波變換算法的思想,提出用高斯函數(shù)和其一階導(dǎo)數(shù)分別作為低通和高通濾波器對圖像進(jìn)行多尺度分析,通過非下采樣提取不同尺度上的系數(shù),然后利用尺度
2018-02-28 15:46:471

松下近日推出新型深度圖像傳感器

深度圖像傳感器可在黑暗中拍攝250米遠(yuǎn),10厘米物體的圖像。為了測距,該傳感器采用了ToF(飛行時間)法,可發(fā)射紅外光并基于反射光返回時間計(jì)算物體距離。
2018-08-20 10:45:044793

圖像恢復(fù)這個任務(wù),如何使用深度圖像先驗(yàn)來解決此任務(wù)

深度卷積網(wǎng)絡(luò)因其能夠從大量圖像數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)而獲得成功。 Dmitry Ulyanov的論文“Deep Image Prior”表明,為了解決像圖像恢復(fù)這樣的逆問題,網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)已經(jīng)足夠,并且足以從劣質(zhì)
2019-02-18 16:38:534532

如何使用深度圖進(jìn)行3D-HEVC魯棒視頻水印算法資料說明

針對多視點(diǎn)加深度格式的3D視頻中深度圖魯棒性不足的問題,提出了一種基于深度圖的3D魯棒視頻水印算法。首先,將深度圖不重疊的劃分為4x4大小的塊,計(jì)算每一塊像素域的均方差,并設(shè)置一個閡值來區(qū)分紋理
2019-04-04 14:54:344

圖像邊緣檢測和特征提取實(shí)驗(yàn)報(bào)告的詳細(xì)資料說明

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是圖像邊緣檢測和特征提取實(shí)驗(yàn)報(bào)告的詳細(xì)資料說明目的包括了:1.了解圖像邊緣檢測的原理。自己實(shí)現(xiàn)邊緣檢測算法,對特定的幾幅圖像進(jìn)行邊緣檢測,并達(dá)到較好的效果。2.了解特征提取的原理,并對圖像中存在的一些特征進(jìn)行特征提取
2019-04-19 08:00:002

使用多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像深度不準(zhǔn)確的方法說明

多孔卷積結(jié)構(gòu),將原始圖像中的空間信息與提取到的底層圖像特征相互融合,得到初始深度圖;最后,將初始深度圖送入條件隨機(jī)場(CRF),聯(lián)合圖像的像素空間位置、灰度及其梯度信息對所得深度圖進(jìn)行優(yōu)化處理,得到最終深度圖。在客觀數(shù)
2019-10-30 14:58:3610

基于多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像深度估計(jì)模型

多孔卷積結(jié)構(gòu),將原始圖像中的空間信息與提取到的底層圖像特征相互融合,得到初始深度圖;最后,將初始深度圖送入條件隨機(jī)場(CRF),聯(lián)合圖像的像素空間位置、灰度及其梯度信息對所得深度圖進(jìn)行優(yōu)化處理,得到最終深度圖。在客觀數(shù)
2020-09-29 16:20:005

一文吃透:圖像卷積、邊緣提取和濾波去噪

本文通過通俗易懂的文字解釋了圖像卷積、邊緣提取以及濾波去燥的概念及其分類。? 一、圖像卷積 現(xiàn)在有一張圖片 f(x,y) 和一個kernel核 w(a,b)。 卷積(Convolution):卷積
2021-04-30 09:38:514601

基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素邊緣提取算法

為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景圖像中髙精度邊緣的準(zhǔn)確提取,提出一種改進(jìn)的單像素邊緣提取算法。在改進(jìn)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過添加輔助輸出層與采取多尺度輸入的方式初步提取圖像多像素邊緣,并利用分水嶺算法對多像素邊緣進(jìn)行
2021-05-27 14:30:005

使用廣角鏡頭邊緣進(jìn)行深度感知和里程測量

廣角相機(jī)以小、輕、經(jīng)濟(jì)高效的外形提供豐富的信息,是移動機(jī)器人的獨(dú)選。內(nèi)部和外部的精確標(biāo)定是使用廣角鏡頭邊緣進(jìn)行深度感知和里程測量的關(guān)鍵先決條件。
2022-11-14 16:11:20916

分享一種基于深度圖像梯度的線特征提取算法download

在低紋理區(qū)域,傳統(tǒng)的基于特征點(diǎn)的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會嘗試去提取線特征來提高點(diǎn)特征的魯棒性,典型操作就是LSD。
2023-01-08 14:29:35846

如何提取深度圖像邊緣信息?

Sobel算子是一種基于圖像梯度的邊緣檢測算法,可以在x方向和y方向上計(jì)算圖像的梯度,然后將兩個梯度值合并成一個邊緣強(qiáng)度值。
2023-02-24 17:56:491126

一種端到端的立體深度感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

? ? 本文提出了一種生產(chǎn)化的端到端立體深度感知系統(tǒng)設(shè)計(jì),可以完成預(yù)處理、在線立體校正和立體深度估計(jì),并支持糾偏失敗后的單目深度估計(jì)備選方案。同時,該深度感知系統(tǒng)的輸出應(yīng)用于一種基于智能眼鏡拍攝
2023-05-26 16:12:00453

邊緣AI套件上的立體視覺深度感知

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《邊緣AI套件上的立體視覺深度感知.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-12 14:36:400

深度圖像的獲取方法主要有哪些

? 今天介紹一下深度圖像的獲取方法主要有哪些,以及這些方法會導(dǎo)致深度圖像中存在什么樣的問題。 在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中,三維場景信息為圖像分割、目標(biāo)檢測、物體跟蹤等各類計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用提供了更多的可能性
2023-06-25 16:26:36655

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