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sdeed

木虫 (小有名气)

[交流] 【求助】matlab的基于贝叶斯估计(的视频检测中的)的背景分割算法 已有2人参与

求 matlab的基于贝叶斯估计的背景分割算法,用于视频检测中
讲述这个方法的论文大概有下面几个
1. Oncel Tuzel, Fatih Porikli and Peter Meer;   A Bayesian Approach to Background Modeling
2. Fatih Porikli and Oncel Tuzel; Bayesian Background Modeling for Foreground Detection

如果谁有这方面的代码能不能共享下,谢谢了先。
我的邮箱  wangtian8704@gmail.com
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juan308

新虫 (初入文坛)


小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖
我也需要啊,有的话,能否也共享下,liaojuan308@163.com
2楼2011-10-20 08:48:56
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yiyudaopo528

银虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
%基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割
clear
clc;
Im = imread('flower.tif');
subplot(131),imhist(Im),title('直方图')
subplot(132),imshow(Im)
title('原始图像')
[x,y]=size(Im);                    % 求出图象大小
b=double(Im);                  
zd=max(max(Im))                  % 求出图象中最大的灰度
zx=min(min(Im))                   % 最小的灰度  
T=(zd+zx)/2;                     % T赋初值,为最大值和最小值的平均值
TT=0;                           %TT赋初值
S0=0.0; n0=0.0;                   %为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值、个数赋值
S1=0.0; n1=0.0;                   %为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值、个数赋值
allow=10;                        % 新旧阈值的允许接近程度
d=abs(T-TT);
count=0;                         % 记录几次循环
while(d>=allow)                   % 迭代最佳阈值分割算法
    count=count+1;
    for i=1:x,
        for j=1:y,
            if Im(i,j)                 S0=S0+b(i,j);      
                n0=n0+1;
            end
            if Im(i,j)>=T,
                S1=S1+b(i,j);
                n1=n1+1;
            end
        end
    end  
    T0=S0/n0;
    T1=S1/n1;
    TT=(T0+T1)/2;                 %在阈值T下,迭代阈值的计算过程
    d=abs(T-TT);
    T=TT;
end
S0
d
count
T
i1=im2bw(Im,T/255);               % 图像在最佳阈值下二值化
subplot(133),imshow(i1)
title('实验结果')
努力工作
3楼2012-05-31 17:48:16
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