4X4 像素區塊進行特徵值 4領取,預擬擷 取之影像特 #1主 f直包括(前直處理如圈5 所示 )(a) LAB 會以明度或明亮度 L 元件和兩個色差元件來描述色彩;A 做細分,以相l司機型和相同拍攝角度為 - F且做訓練,並以各類 )}IJ30 張圖像 4 個類別共 120 張做測試,經由實驗結果顯示以 LAB 及 HL 之 4 個特
標準的定義,而紋理之所以那麼難定義主要在於它的多樣性和廣泛性且種類眾多,如圖 2-1 從 Brodatz texture 紋理庫[20]所選出的木紋、磚牆、網點等圖像而這些都 30 和結構性紋理兩類,如 2.1.2 節所描述。 在本文中提及的週期性紋理圖像代表的是決定性紋理圖像,下文以“紋理圖像”稱之,代表的是決定性紋理圖像中某些相同特
程中,本文首先建構一區域性紋理影像切割系統,將影像之背景與物件分離,以達到物件切割之目的。接著透過影像切割後所得到的物件,再進行該物件之顏色、紋理和形狀等特徵萃取。最後,將其 9區域進行分割,例如:門檻值之技術(threshold-based techniques)和以區域為基礎的方法,以區域為基礎的方法包含區域成長(region
多文獻提出以色彩、紋理和形狀等資訊為影像內容之特徵,但如何整合這些特徵資訊以進行分類及檢索,實為一艱困之問題。 本研究提出一套區域性影像檢索(Region-Based Image Retrieval)之架構,對影像進行區塊化及物件化,可彈性將色彩、紋理和形狀等特徵資訊加入區塊物件中,對於影像檢索方面,可使用物件化後影像區塊之樹鏈物件進行比對,比對之
科學系 、王順吉 ray0812@msn.comsjwang@ndu.edu.tw * 摘 要 本文以單張正面 2D 人臉影像之 3D 人臉重建技術為基礎 ,首先利用 AAM(Active Appearance Modal)來擷取 2D 人臉影像之特徵點,並加入一個 3D 基礎人臉模型資料庫,進而以改良之模型比對方法來選擇最相似模
益和效率的自動化流程,藉以輔佐此制式化之工作流程。 隨著國人飲食的改變及趨勢,麵包店近年來如雨後春筍在各地區擴展。麵包店多屬零售通路的範疇,然而因應新鮮出爐麵包具有高溫 間內的照顧與陪伴。感謝學長姐忠原、育賢、涵仁、億鑫、之盈、東輝、禹豪的帶領和引導,尤其育賢學長持續地指導與協助,讓我受益良多,另外也特別感謝亞仕資訊公司的協助;此外謝謝一起打
] 和 Xiao Ming Zhou等人[21]則是以物件間之空間關係作為檢索的條件,像是角度或是距離這些物件間的空間關係,就可以用來區別兩個物件相不相似找出差異值。 為了能讓 給我許多寶貴的意見和指教,使我的論文內容得以更趨齊完備。同時我也要感謝應資所上每一位老師對我的教導與關心及照顧,當然還有研究室裡的同學偉善、育順學弟、資尹學弟、士峰學弟,謝
[14],則使用二維Haar 小波轉換,抓取特定尺度下的水平和垂直方向之高頻資訊,量化後得僅 87 bits的虹膜碼,再以競爭學習神經網路(competitive ,之所以需要三維的陣列,乃因需在半徑和兩個圓心參數的三維參數空間上投票。在本節中,介紹本論文所使用之偵測方法,即是根據影像處理中的邊緣偵測方法,來求取正確之方程式參數值。我們以
(6a),反之當 (x,y) 為移動像素 則套用公式(6b),判斷靜態或移動像素的 標準則是經由目前影像和背景影像的相減,並 透 過 特 定 的 閥 值 加 以 分 離 ■ 電工通訊 C.I.E.E Magazine ■33主 題 文 章影像式智慧停車場安全監控技術摘要對影像式偵測技術在智慧監控之應用,本文將以影像式火焰煙霧偵
@fcu.edu.tw 以生物序列演算法進行 UAV 影像幾何校正 控制點匹配新型模式之探索性研究 雷祖強1* 吳仕傑 2 李哲源 3 曾國欣 4 摘要 本研究開發了一種新穎的 後與地圖坐標匹配,以便處理黑白航空照片之幾何校正;Coulolgner et al. (2002) 利用雷達衛星影像及配合地形數據庫,達到自動萃取GCPs之目的,其擷取影像
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