说明：图形图像处理，混合高斯图像背景估计＆更新

混合高斯-图像 高斯混合 matlab 图像高斯混合 图像背景估计

说明：东华大学机器学习核密度估计大作业 第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）。

运动背景 kde matlab运动目标 机器学习作业 核密度三维 东华大学 作业

说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

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说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

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说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：形态学滤波、最大均值和最大中值滤波算法，是弱小目标检测的典型算法。形态学滤波算法是一种有效的图像预处理算法，其基本思想是利用具有一定形态的结构元提取图像中对应的形态以实现对图像的分析和识别。它能够简化图像数据，保持图像的基本特性，并去除不相干的图像结构。最大均值和最大中值滤波法结构简单，易于实现，但...

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说明：应用背景对称符号重复（SSR）的子载波间干扰（ICI）自消除方案已被证明是一个简单和方便的方法来减少干扰引起的频率偏移。它利用数据的分配和结合（1，- 1）对对称放置的子载波来减轻ICI的影响。然而，数据分配因子（1，- 1）是不是一个最佳。在本文中，一个最佳的数据分配（1，λ）和结合（1，美国）计...

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说明：应用背景local_normalize局部归一化算法，uniformizes图像的局部均值和方差。LN = local_normalize（IM，Sigma1 sigma2）输出局部归一化图像的影响使用局部均值和标准差估计分别为sigma1和sigma2高斯核。关键技术描述本演示说明了一个本地标准化...

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