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摘要:
随着视频应用范围的扩展,在视频中定位出视频缺陷变得越来越重要.对于简单的视频缺陷,比如黑场,红、绿、蓝场以及静帧的缺陷,提出了相应的检测算法,用到的特征包括绝对差等这类简单的特征.对于复杂的视频缺陷,如马赛克缺陷,在分析现有算法的基础上,提出了一个快速有效的检测算法,采用了两种策略以提高检测速度:新的模板匹配及对边缘图像的预处理.所有以上检测算法都基于OpenCV库开发实现,使得整个算法的实现更快捷.进行了仿真实验,结果验证了所提算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于OpenCV的数字视频缺陷检测快速算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 数字视频缺陷 计算机视觉 OpenCV
年,卷(期) 2010,(32) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 144-146,215
页数 分类号 TP391.41
字数 2728字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.32.040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙水发 三峡大学计算机与信息学院 49 252 9.0 13.0
5 郑胜 三峡大学智能视觉与图像信息研究所 39 144 7.0 10.0
6 刘军清 三峡大学计算机与信息学院 22 37 3.0 5.0
10 雷帮军 三峡大学智能视觉与图像信息研究所 39 152 5.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数字视频缺陷
计算机视觉
OpenCV
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
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