说明：Camshift算法全称是Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm，是由Meanshift的改进算法。该算法可以实现针对物体在视频中的大小进行自适应调整，从而大大改善跟踪效果。 Camshift充分利用了Mean-shift算法的计算简单快捷的优点，并且在...

说明：应用背景SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及...

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说明：(1) 一系列颗粒状物体形成的二值图像，假设各颗粒具有相同的大小，采用形态学算法产生 三种图像，使其分别包含 (a) 与边界连通的独立颗粒 (b) 彼此交叠的颗粒 (c) 彼此无交叠的独立颗粒

说明：运动估计的代码，采用块匹配算法对物体的运动进行估计，分离视频的前景与背景，生成新的介于n帧与n+1帧的帧，并将改帧插入n帧与n+1帧中，产生相对平滑的视频。

说明：2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 如何确定视频的拍摄地点和拍摄日期是视频数据分析的重要方面，太阳影子定位技术就是通过分析视频中物体的太阳影子变化，确定视频拍摄的地点和日期的一种方法。

说明：SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。 SIFT特征提取代码(Matlab)含dome,dome 中有不同视角的演示。

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说明：功能：输入图像，该图像可以检测关键点，这些点通常对应于图像可用于物体识别的一个重要目的，也可以作为设有对图像分类。运行程序Ldx_GoSalScale.m之一，就可以知道这个程序（调试环境MATLAB7.0）的使用。

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说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：SIFT特征点检测监测方法。具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。本算法对图像预处理阶段的图像增强算法进行了改进，去除了原本的直方图均衡化图像增强算法，使得图像拼接时间缩短了近一倍，且图像拼接效果依旧良好

说明：蛇形算法，用于提取物体的轮廓，对于一般的图形（只要边缘的角度不大于90度）识别率还是很高的。

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