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结合帧差法与Mean Shift的抗遮挡跟踪算法 预览
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作者 岳昊恩 袁亮 吕凯 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期180-182,186共4页
针对目标严重遮挡后,运动状态发生改变时,传统的基于运动预测的算法无法有效跟踪的问题,提出一种基于帧差法的改进算法。引入巴氏系数(Bhattacharyya)作为目标是否发生遮挡的判据;当发生遮挡时,帧差法检测目标,再次检测到目标时将此位... 针对目标严重遮挡后,运动状态发生改变时,传统的基于运动预测的算法无法有效跟踪的问题,提出一种基于帧差法的改进算法。引入巴氏系数(Bhattacharyya)作为目标是否发生遮挡的判据;当发生遮挡时,帧差法检测目标,再次检测到目标时将此位置作为Mean Shift迭代的起始位置;最后正常跟踪时采用卡尔曼滤波预测目标位置,减少迭代次数。实验结果表明,当目标在严重遮挡后,运动状态改变时,基于运动预测的算法将无法跟踪目标,改进算法能够重新跟踪目标。 展开更多
关键词 目标检测 跟踪算法 卡尔曼滤波 Mean SHIFT 帧差法 严重遮挡
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基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法 预览
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作者 龚红 杨发顺 丁召 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期402-408,共7页
针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题,该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法。引入基于差分的模糊隶属函数,利用目标模型和背景模型的差分,更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度,提高了目标描述的准... 针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题,该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法。引入基于差分的模糊隶属函数,利用目标模型和背景模型的差分,更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度,提高了目标描述的准确性。同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进,更好地适应了目标尺度变化。实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题,提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性。 展开更多
关键词 背景加权 模糊集合 Mean SHIFT 尺度自适应 目标跟踪
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用于无人机导航的光流测速优化方法 预览
3
作者 杨盛伟 赵伟 刘建业 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期8-11,16共5页
针对在无人机视觉导航过程中光流信息易受前景运动物体与噪声影响造成测速精度下降的问题,基于Mean-Shift算法提出了一种光流测速优化方法。该方法使用Lucas-Kanade光流算法计算出稀疏光流后,采用改进的Mean-Shift算法对光流数据进行聚... 针对在无人机视觉导航过程中光流信息易受前景运动物体与噪声影响造成测速精度下降的问题,基于Mean-Shift算法提出了一种光流测速优化方法。该方法使用Lucas-Kanade光流算法计算出稀疏光流后,采用改进的Mean-Shift算法对光流数据进行聚类处理,根据速度的一致性剔除光流数据中的干扰项。实验结果表明,该优化方法可以有效地减少前景运动物体和噪声对无人机光流测速的影响,提高无人机测速的精度。 展开更多
关键词 无人机 视觉导航 光流信息 光流测速 MEAN-SHIFT
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一种基于SVD的图像水彩风格绘制算法 预览
4
作者 程琳琳 陈昭炯 傅明建 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期183-186,215共5页
针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过meanshift算法实现图像的水彩风格效果。... 针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过meanshift算法实现图像的水彩风格效果。采用色彩传递算法,改善图像水彩风格的色彩视觉效果。实验结果表明,该算法实现的水彩风格艺术效果良好,可提高时间效率,同时色彩传递技术也使得水彩风格的艺术效果更加灵活多变。 展开更多
关键词 奇异值分解(SVD) 色彩传递 MEAN-SHIFT 水彩风格绘制 分水岭变换
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基于非均匀划分的机车走行部三维点云精简 预览
5
作者 兰渐霞 王泽勇 +2 位作者 李金龙 黄潜 高晓蓉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期25-33,共9页
激光线结构光扫描仪得到的三维点云数据具有冗余性,本文设计实现了一种基于两阶非均匀划分的点云精简算法对机车走行部数据进行处理。首先,根据内在形状特征算法估计出检测对象的点云法矢,并提取出点云特征点;其次,根据特征点云的分布... 激光线结构光扫描仪得到的三维点云数据具有冗余性,本文设计实现了一种基于两阶非均匀划分的点云精简算法对机车走行部数据进行处理。首先,根据内在形状特征算法估计出检测对象的点云法矢,并提取出点云特征点;其次,根据特征点云的分布对点云进行第一次非均匀划分,得到不均匀的初始点云块;最后,将划分后的各点云块映射到不同的高斯球中进行进一步细分,在高斯球面上进行均值漂移聚类,提取出每个聚类簇在实际三维空间中的重心,重心的集合即为精简结果。实验证明了方法的有效性,相比于现有的方法,本文中的方法在保证精度的前提下能够达到很高的精简率和运算效率,更契合机车自动化在线检测的需要。 展开更多
关键词 点云精简 非均匀划分 高斯映射 均值漂移
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基于扩展Meanshift电气设备发热故障区域提取方法 预览
6
作者 周正钦 冯振新 +2 位作者 周东国 许晓路 谷凯凯 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第1期78-83,共6页
在红外电气故障监测中,设备过热故障区通常表现出高亮度等特点,然而现有的提取方法因红外图像固有的低对比度、边界模糊等特点容易引起提取区域范围增大。为此,本文提出了一种基于扩展的均值漂移聚类的红外图像故障过热区域提取方法,引... 在红外电气故障监测中,设备过热故障区通常表现出高亮度等特点,然而现有的提取方法因红外图像固有的低对比度、边界模糊等特点容易引起提取区域范围增大。为此,本文提出了一种基于扩展的均值漂移聚类的红外图像故障过热区域提取方法,引入了基于邻域灰度的权重因子。同时,为了提升聚类效率,摒弃了传统均值漂移算法遍历整个红外图像平面进行迭代聚类的方法,融合了自高向低的聚类阈值分割机制,使得改进的均值漂移算法能快速地将故障区域像素进行聚类,实现红外图像中热故障区域的有效提取。实验结果表明本文区域提取性能优于目前现有的一些方法以及传统均值漂移聚类方法。 展开更多
关键词 均值漂移 电力设备故障 红外图像 阈值 聚类
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基于均值漂移的穿墙雷达多目标跟踪 预览
7
作者 孔令讲 陈国浩 +1 位作者 崔国龙 杨晓波 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期321-325,共5页
针对穿墙成像雷达中多人体目标跟踪的问题,提出了一种基于均值漂移的多目标图像域跟踪方法。首先,通过基于双轴投影的变尺度模板创建方法进行航迹起始;其次该文利用均值漂移算法进行航迹更新,并对不同幅度像素点的加权处理使得迭代过程... 针对穿墙成像雷达中多人体目标跟踪的问题,提出了一种基于均值漂移的多目标图像域跟踪方法。首先,通过基于双轴投影的变尺度模板创建方法进行航迹起始;其次该文利用均值漂移算法进行航迹更新,并对不同幅度像素点的加权处理使得迭代过程能收敛于目标图像中心;最后,结合M/N准则,实现了对航迹的管理。通过对多组实测数据的处理可以看出,该算法具有稳健的跟踪性能。 展开更多
关键词 均值漂移 多目标跟踪 图像域跟踪 穿墙成像雷达
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视频中特定目标追踪系统 预览
8
作者 陶冶 杨喜娟 《物联网技术》 2019年第9期16-18,21共4页
视频追踪技术可有效保障人民与社会的财产安全,并大大降低犯罪率,因此以C语言为基础,利用Mean Shift算法设计了视频中特定目标追踪系统。通过特征点的选取匹配到匹配度最高的模板并更新,可在一段运动视频序列中跟踪指定车辆、行人或其... 视频追踪技术可有效保障人民与社会的财产安全,并大大降低犯罪率,因此以C语言为基础,利用Mean Shift算法设计了视频中特定目标追踪系统。通过特征点的选取匹配到匹配度最高的模板并更新,可在一段运动视频序列中跟踪指定车辆、行人或其他移动物品,并在目标移动过程中锁定这一目标,避免丢失跟踪状态,直至跟踪目标在此段运动视频序列中消失。经验证,系统具有较高的准确度,推广前景广阔。 展开更多
关键词 视频目标追踪 Mean SHIFT算法 特征点选取 模板匹配 C语言 概率密度
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使用彩色直方图均衡法改进的Mean Shift行人跟踪算法 预览
9
作者 付丽梅 《软件工程》 2019年第2期17-19,共3页
视频监控中的行人跟踪是一个具有实际应用价值的研究领域。针对城市中智能视频监控中行人跟踪问题,提出了一种改进的基于彩色直方图均衡化的MeanShift行人跟踪算法,实验的图像序列通过监控摄像头获得。这种行人跟踪算法是基于均值移位算... 视频监控中的行人跟踪是一个具有实际应用价值的研究领域。针对城市中智能视频监控中行人跟踪问题,提出了一种改进的基于彩色直方图均衡化的MeanShift行人跟踪算法,实验的图像序列通过监控摄像头获得。这种行人跟踪算法是基于均值移位算法,它使用颜色直方图均衡化来改进原始算法。通过使用CAVIAR project/IST 2001 37540数据集来进行试验,试验结果表明,改进后的算法在某些情况下比原算法表现得更好。 展开更多
关键词 计算机图像处理 MEANSHIFT 行人跟踪 直方图均衡化
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Single image shadow removal by optimization using non-shadow anchor values
10
作者 Saritha Murali V.K.Govindan Saidalavi Kalady 《计算可视媒体(英文版)》 CSCD 2019年第3期311-324,共14页
Shadow removal has evolved as a preprocessing step for various computer vision tasks.Several studies have been carried out over the past two decades to eliminate shadows from videos and images. Accurate shadow detecti... Shadow removal has evolved as a preprocessing step for various computer vision tasks.Several studies have been carried out over the past two decades to eliminate shadows from videos and images. Accurate shadow detection is an open problem because it is often considered difficult to interpret whether the darkness of a surface is contributed by a shadow incident on it or not. This paper introduces a color-model based technique to remove shadows from images. We formulate shadow removal as an optimization problem that minimizes the dissimilarities between a shadow area and its non-shadow counterpart.To achieve this, we map each shadow region to a set of non-shadow pixels, and compute an anchor value from the non-shadow pixels. The shadow region is then modified using a factor computed from the anchor value using particle swarm optimization. We demonstrate the efficiency of our technique on indoor shadows, outdoor shadows, soft shadows, and document shadows, both qualitatively and quantitatively. 展开更多
关键词 MEAN-SHIFT segmentation particle swarm OPTIMIZATION HSV YCBCR ANCHOR VALUES
基于均值漂移和双层群结构模型的群目标GMPHD滤波
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作者 宋骊平 程轩 姬红兵 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期137-143,共7页
针对不可分辨群目标跟踪算法中群合并、交叉及分裂前后群目标数出现漏估及量测划分数多、计算量大两个问题,提出一种基于均值漂移(MS)和双层群结构(BGS)模型的群目标高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.该算法采用MS进行量测划分,同... 针对不可分辨群目标跟踪算法中群合并、交叉及分裂前后群目标数出现漏估及量测划分数多、计算量大两个问题,提出一种基于均值漂移(MS)和双层群结构(BGS)模型的群目标高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.该算法采用MS进行量测划分,同时依据第2层群结构反馈回的群信息判断是否需要进行2次划分;然后,采用基于椭圆随机超曲面模型(RHM)的群目标GMPHD滤波进行预测更新和状态提取;最后,使用提取出的群目标状态进行第二层群结构更新,并将所得群信息反馈回量测划分步.仿真对比实验表明,所提出算法可获得更高的实时性,能够解决群目标合并、交叉及分裂前后群数目的漏估问题. 展开更多
关键词 群目标跟踪 均值漂移 椭圆随机超曲面模型 双层群结构模型 高斯混合概率假设密度滤波
基于尺度自适应均值偏移优化的TLD跟踪算法
12
作者 张惊雷 时鹏 温显斌 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期144-150,共7页
为解决目标在形变、遮挡和快速运动时所导致的跟踪失败,在经典TLD算法的框架下,使用尺度自适应均值偏移算法重新设计跟踪器,提出了MS-TLD算法.通过引入颜色直方图特征和尺度自适应,跟踪器能准确跟踪形变和快速运动的目标.设计跟踪-检测... 为解决目标在形变、遮挡和快速运动时所导致的跟踪失败,在经典TLD算法的框架下,使用尺度自适应均值偏移算法重新设计跟踪器,提出了MS-TLD算法.通过引入颜色直方图特征和尺度自适应,跟踪器能准确跟踪形变和快速运动的目标.设计跟踪-检测反馈机制,通过跟踪器和检测器相互校正,使新算法在目标被遮挡时具有很好的跟踪鲁棒性.采用TB-50标准测试集进行了实验验证与评测,结果表明所提出算法有效克服了由于目标形变、遮挡和快速运动以及背景干扰所导致的跟踪失败,比TLD等4种经典算法具有更好的跟踪准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 tracking-learning-detection 均值偏移 尺度自适应 跟踪-检测反馈
一种尺度估计的Mean Shift目标跟踪研究 预览
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作者 温宗周 程少康 +3 位作者 李丽敏 刘亮 李成强 田强明 《单片机与嵌入式系统应用》 2019年第1期15-20,共6页
目标跟踪技术被广泛应用于各行各业,特别是在摄像行业中,稳定的目标跟踪有利于提升拍摄效果。而在实际应用中,由于摄像机与目标可能均处于动态中,需要考虑因相对距离而产生的目标影响尺度变化问题。针对Mean Shift算法中尺度不变的缺点... 目标跟踪技术被广泛应用于各行各业,特别是在摄像行业中,稳定的目标跟踪有利于提升拍摄效果。而在实际应用中,由于摄像机与目标可能均处于动态中,需要考虑因相对距离而产生的目标影响尺度变化问题。针对Mean Shift算法中尺度不变的缺点,本文采用一种尺度自适应的方式对目标进行尺寸估计,利用椭圆特征来调整核函数的参数,并以当前帧的参数作为下一帧的初始数据,达到自适应调节目标尺度的效果。通过实验验证了算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 目标跟踪 Mea nShift 尺度估计 自适应
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超声相控阵无损检测图像多目标跟踪算法 预览
14
作者 王文强 马立武 刘永洛 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第1期67-71,共5页
提出一种超声相控阵无损检测图像的多目标跟踪算法。该算法能自动检测和跟踪多个弱小目标,无需任何学习过程和前景目标大小、形状等先验知识。通过Phasor-XS超声相控阵检测仪对试验模板采集的图像序列进行多次跟踪试验验证,结果表明:该... 提出一种超声相控阵无损检测图像的多目标跟踪算法。该算法能自动检测和跟踪多个弱小目标,无需任何学习过程和前景目标大小、形状等先验知识。通过Phasor-XS超声相控阵检测仪对试验模板采集的图像序列进行多次跟踪试验验证,结果表明:该方法能有效地对缺陷区域进行跟踪。 展开更多
关键词 无损检测 多目标跟踪 均值漂移 背景差分法
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融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统 预览
15
作者 刘松涛 王战 位宝燕 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1692-1698,共7页
当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差... 当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。 展开更多
关键词 图像跟踪 突然机动目标 均值漂移 卡尔曼滤波 高效子窗口搜索
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改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析 预览
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作者 高向东 黎扬进 +2 位作者 刘秀航 张艳喜 游德勇 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期132-137,共6页
对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.... 对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索“回漂”现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能. 展开更多
关键词 线结构光 焊缝特征点 均值漂移 特征点提取
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改进粒子滤波与均值漂移特征融合的目标跟踪 预览
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作者 温宗周 程少康 +3 位作者 李丽敏 刘亮 李璐 刘德阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2306-2311,F0003共7页
针对复杂场景下目标因光照变化、部分遮挡以及相似颜色区域影响的稳定跟踪问题,提出一种改进粒子滤波与均值漂移(MeanShift)特征融合的目标跟踪方法。样本粒子在多次更新迭代后,无限逼近目标的后验概率分布。采取自适应融合策略将颜色... 针对复杂场景下目标因光照变化、部分遮挡以及相似颜色区域影响的稳定跟踪问题,提出一种改进粒子滤波与均值漂移(MeanShift)特征融合的目标跟踪方法。样本粒子在多次更新迭代后,无限逼近目标的后验概率分布。采取自适应融合策略将颜色与轮廓特征相融合,在重采样之前将核函数进行加权调整。与经典MeanShift算法和粒子滤波算法进行对比,实验结果表明,该方法在处理目标跟踪过程中受光照、遮挡与相似颜色等影响时,跟踪效果最佳。 展开更多
关键词 复杂场景 粒子滤波 均值漂移 目标跟踪 自适应融合
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基于离群点检测的电类实验教学中错误数据判决算法 预览
18
作者 申赞伟 李丹 +1 位作者 张士文 张峰 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第8期138-142,219共6页
电类实验教学在高等院校中覆盖面广,实验过程中学生所测数据量大,人工评判数据工作繁琐。随着在线实验教学的普及,迫切需要一种实验数据智能评判的方法。依据Mean Shift思想提出一种基于距离的离群点检测(MSOD)算法,以理论计算值作为初... 电类实验教学在高等院校中覆盖面广,实验过程中学生所测数据量大,人工评判数据工作繁琐。随着在线实验教学的普及,迫切需要一种实验数据智能评判的方法。依据Mean Shift思想提出一种基于距离的离群点检测(MSOD)算法,以理论计算值作为初始点,沿着概率密度梯度的方向寻找数据集最稠密的位置,与该位置的距离大于某一特定值的数据为离群点,离群点数据即为测量有误的数据。实验结果表明,MSOD算法识别错误实验数据的效果较好,可以有效地减少实验教学中重复繁琐的人工评判数据的工作,节约人力成本,提高实验教学效率。与现有的离群点检测算法比较,MSOD算法提高了错误数据识别的正确率,并且降低了时间成本。 展开更多
关键词 电类实验教学 错误数据 离群点 均值漂移
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基于多判据的散乱点云特征点提取算法 预览
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作者 王庆华 黄茹楠 +1 位作者 闫晓庚 程拓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1585-1588,共4页
为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-dtree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样... 为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-dtree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数,最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值,特征值比阈值大的点即为特征点。实验证明,该算法能有效地获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点。 展开更多
关键词 散乱点云 特征提取 均值漂移 法相夹角 场力和
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基于LRNP纹理特征的均值漂移目标跟踪 预览
20
作者 曾爱萍 黄山 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2466-2470,2529,共6页
针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法在复杂背景和变光强场景中容易丢失跟踪目标的问题,提出局部菱形邻域(LRNP)纹理特征提取算子,在3*3模板中利用像素与其邻域像素之间的局部关系获得二进制编码,根据模板中心像素水平和垂直方向... 针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法在复杂背景和变光强场景中容易丢失跟踪目标的问题,提出局部菱形邻域(LRNP)纹理特征提取算子,在3*3模板中利用像素与其邻域像素之间的局部关系获得二进制编码,根据模板中心像素水平和垂直方向4个像素的编码值得到纹理特征;提取HSV颜色空间的H分量和S分量,进行非均匀量化作为颜色特征。融合颜色纹理特征作为目标模型的描述嵌入到Mean Shift算法中。实验结果表明,该算法在复杂背景、光照变化等场景下能实现目标的准确跟踪,具有较强的抗干扰性和鲁棒性。 展开更多
关键词 均值漂移 目标跟踪 局部菱形邻域模式 HSV 特征融合
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