2014-03-26
本文提出了一种基于帧间方差直方图的镜头分割的方法。该方法对颜色直方图进行了部分改进，将原图像分成较小的图像块，应用分块颜色直方图来描述各个图像块的色彩信息。同时引进分块梯度直方图来表示图像块的边缘信息，更加准确的描述图像之间的差异度。通过对比颜色直方图和梯度直方图，结合一定的阈值条件，判断镜头切换是否发生。实验结果表明本文提出的镜头分割算法总体效果较好，对于各种类型的视频的查全率和查准率均能达到80%以上。
2009-07-16
目的：总结分析红细胞（RBC）直方图的特点及其对应的临床意义，对临床疾病的诊断、治疗及预后提供更可靠的判断依据。方法：采用BC-3000plus血细胞分析仪，测定红细胞参数及直方图。 结果：RBC直方图可较好的鉴别各种贫血，也可以得到不同贫血的诊断特点。讨论：红细胞直方图能及时、直观地观察到血象是否正常，如有异常应结合临床诊断和各项参数分析其原因，也有助于临床医师了解是否存在检验误差与血细胞数据的真实程度，在对病人的合理诊治中提供有力的实验室支持。
兰州大学基础医学院,兰州大学基础医学院,兰州大学第一临床医学院
#临床医学#
2011-03-30
随着数字图像处理和模式识别技术的发展，字符识别技术得到了广泛的应用。二值化技术作为字符预处理的一个重要环节，对后续的字符分割和特征提取有着很大的影响。本文针对字符图像的特点，提出了一种基于直方图特征和形态学处理的改进Otsu二值化算法。仿真表明，该算法在减少运算量的同时，可以有效处理字符笔划残缺造成的干扰，并增强字符的连通性。
湖南大学信息科学与工程学院,湖南大学信息科学与工程学院
2012-01-04
针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法在复杂环境下会导致跟踪失败的问题，提出了一种融合颜色直方图和梯度方向直方图，形成一种新的综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法。颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述，而梯度方向直方图包含了一定的结构信息，两者可以互为补充。实验结果表明，采用综合直方图特征能够在背景颜色干扰导致目标颜色特征鉴别能力丧失的情况下，仍能稳定可靠地跟踪目标,提高了跟踪精度，具有较强的鲁棒性。
高等学校博士学科点专项科研基金（20114101110005）
郑州大学电气工程学院,郑州大学电气工程学院,郑州大学电气工程学院
本文收录在郑州大学学报(工学版)，2012，33（4）：81-85.
2007-07-24
探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，以Matlab为平台，对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化的实验，并给出了具体程序、实验结果图像、直方图及变换函数，实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。
2010-09-09
信息技术中心管理着大量的服务器，这些服务器上需要部署很多的应用系统，而不同的应用系统需要采取不同的部署方法。在服务器上部署并行文件系统能够提高数据I/O 的性能和科学计算程序的计算速度，但是并行文件系统并不一定适合于所有的应用系统。本文采用一款非常优秀的文件系统测试软件IOzone，测试了不同服务器上的文件系统性能,得到大量的测试数据，通过图像化的表示方法分析测试结果，得出结论：和小文件读写的应用系统相比，并行文件系统更适合于部署在大文件读写的应用系统上。
北京邮电大学信息与通信工程学院,中国航天二院信息技术中心
#计算机科学技术#
2006-03-23
本文对基于传统的三维灰度直方图的阈值分割方法作了分析,针对其区域划分的缺陷和运算速度慢的缺点,改进了传统的三维直方图,并在此基础上提出了一种新的根据最大类间方差原则的阈值图像分割方法,并进行了仿真实验。实验的结果表明,所提出的改进方法是有效的,该算法的分割效果较好,运算速度也得到了提高。
北京邮电大学
2008-11-14
从视频图像中检测出人、车辆等目标是计算机视觉应用的一个关键步骤，基于梯度方向直方图（HOG）的检测方法已经被证明具备足够的鲁棒性和良好的检测效果。由于HOG方法需要大量的、具备足够代表性的样本来训练分类器，而同一个目标的HOG特征在不同的摄像机视角、不同的旋转角下并不相同，使用不同视角下的混合样本集来训练分类器，目标检测的准确率受到样本噪声的影响而偏低。因此，在训练样本不足的情况下，通过某个确定视角下样本的HOG特征，推算出另一个视角所对应的HOG特征，成为HOG目标检测器在实际工程应用中需要解决的关键问题。本文提出了一种不同俯仰角、不同目标旋转角和不同光轴旋转角下，样本HOG特征的直接转换算法，以提高HOG检测的效果和鲁棒性，提高SVM分类效果，降低分类器训练时需要采集的正负样本的数量。实验结果表明本文提出的算法是正确和有效的。
2009-01-08
提出了一种在表象式语义网络中查找的方法，表象式语义网络问题的求解一般都是通过图匹配实现的，首先根据待求解的问题的要求构造一个带变量节点的语义网络，然后与计算机视觉系统中己存储的语义网络进行图匹配。当语义网络中的询问部分与系统中的语义网络图匹配后，则与询问部分匹配的事实就是问题的解。图匹配问题可以通过构造一个图的附属数据结构来完成，这个附属数据结构也称为相连图(association graph),对于两个图G=(V,A)以及G’=(V’，A’)，构造相联图G”=(V”，A”)，也就是说，V”是所有可能节点匹配对的集合，A”是所有相容节点匹配的集合。这相当于在相联图中寻求一个最大的基团(clique)，其中基团定义为G”的完全连通的一个子图。最大基团满足其节点集合不是任何其它基团节点集的适当子集。
2005-10-12
简要回顾并总结了近几十年来利用Hough变换检测圆的基本原理和各种算法，并扼要介绍了标准圆快速Hough变换的基本原理和算法，然后详细讨论了如何将两个二维参量统计有效结合起来以判断最优圆参量的各种方法，并进行了比较，接着提出使用模糊直方图代替普通直方图统计的方法，取得了较好的效果，并对它们的检测效率做了初步的比较，文末提出了还需要继续深入进行的工作。
武汉大学测绘学院
#测绘科学技术#
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