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sdeed木虫 (小有名气)
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[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
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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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yiyudaopo528
银虫 (初入文坛)
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 431.5
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- 在线: 18小时
- 虫号: 1553237
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- 专业: 计算数学与科学工程计算
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小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
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%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) 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') |
3楼2012-05-31 17:48:16
2楼2011-10-20 08:48:56
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