1) Image difference model
图像差值模型
2) image differencing model
图像差分模型
1.
According to the features of dynamic changes of the complex background in real-time sceneries,a new method for the change detection of moving targets was proposed with the help of the image differencing model of subspace.
针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在子空间图像差分模型的基础上,提出了一种基于ICA子空间的目标运动变化检测方法,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法对图像配准精度要求很高的问题。
3) difference image
差值图像
4) difference of mean smoothed image
均值模糊差分图像
1.
To solve the problems of instability to view direction and large computational burden of scale invariant feature transform(SIFT),a fast scale invariant feature extraction method is proposed by using the difference of mean smoothed images which is an approximation of the well-known difference of Gaussian to build the scale space.
针对尺度不变特征(SIFT)对观测视角不稳定且计算量大的缺点,利用均值模糊差分图像来近似高斯差分图像,提出了一种快速尺度不变特征提取方法;根据局部平面区域的仿射变换关系,提出了一种在多幅连续观测图像中根据灰度梯度直接计算局部平面方向的方法,并利用特征所在局部平面的方向,为特征创建了一个具有仿射不变的描述器;同时将新提出的基于局部平面的仿射不变特征(LPAIF)应用于基于单目视觉的同时定位与地图创建(SLAM)中。
5) minus image value between CT images
差值CT图像
6) Advanced IDM
图像差值法
补充资料：二值图像
二值图像 binary image
每一像元只有两种可能的数值或灰度等级状态的图像。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条