件，主要内容包括绪论、计算机视觉中的空间关系、光流分析、主动视觉与融合等多部分：第一章概述第二章边缘

《生化分离工程》ppt完整课件，掌握萃取分离、膜分离、色谱分离、亲和分离等的基本原理及其特点、能在实

主要内容：分子发光法概述分子荧光分析法分子磷光分析法化学发光分析法

器分析》ppt电子教案，内容包括：气相色谱理论基础、电位分析方法、色谱分析法、原子吸收分析法、分光光

《仪器分析》ppt、word格式。主要讲述光学分析、色谱分析、电位电解分析、原子吸收光的分析法，包

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

6.1运动场(Velocity)与光流(Optical Flow) 一运动场 物体与摄象机之间的任何相对运动都将导致视平面上与空间物体对应点发生变化。严格地说空 间运动在视平面上引起的对应运动称为运动场,如图6.1所示。假定空间点P与摄象机之间相 对运动的速度为V,在视平面上对应点的运动速度为v,则 VdR

第一章光分析导论 1.1电磁辐射和电磁波谱 1.1.1.电磁辐射: 一种高速度通过空间传播的光量子流,它具有波粒二象性

针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息,利用光学原理,提出极坐标激光栅格测试技术,对料面进行标定测量.引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测,对布料轨迹图像采用边缘分析算子,优化算子阈值,获得布料过程中料流信息,重现料流轨迹的动态图像,为高炉布料模型提供数据支撑