人类视觉系统造句

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人类视觉系统理论在图像数字水印技术中有着非常重要的应用。
该算法利用人类视觉系统( hvs )的特征在离散小波变换( dwt )域中来嵌入水印。
本文模仿人类视觉系统的特点,提出了融合局部和整体特征子空间的算法。
进行水印嵌入时,充分利用人类视觉系统的视觉掩蔽特性,可以设计出感知性能良好的数字水印算法。
本文主要针对数字图像，探讨了人类视觉系统（ hvs ）及其在信息隐藏方面的应用。
因此，我们研究了现有的关于人类视觉系统的理论，第一次在小脊变换域中建立起视觉模型。
摘要提出一种基于人类视觉系统( hvs )的数字图像隐藏算法，并给出了具体的嵌入和提取算法。
在此基础上提出了一种以jpeg2000为编码框架，结合人类视觉系统的掩盖特性和图像的三组成模型的编码方法。
为了将车牌区域从复杂背景中分割出来，需要在一定程度模仿人类视觉系统在分割与识别图像时具有的对多种信息综合运用的能力。
视觉传感器系统主要利用立体视觉原理，结合人类视觉系统的特点而设计的，用于实现非接触式测量工件的尺寸。
用人类视觉系统造句挺难的，這是一个万能造句的方法
通常，在复杂的背景中，人们更加关心的往往是对人类视觉系统具有很强冲击性的目标或者是人们要特别关注的目标，因此对于该目标的综合处理变得尤为关键。
因此， 2000年诞生了基于小波变换的更高压缩率以及更多新功能的新一代静态图像压缩标准jpeg2000 。另一方面，眼睛是图像的感受者，人类视觉系统的特征对图像编码起重要的作用。
由于jpeg2000是基于小波变换的编码，提供了类似人类视觉系统的多通道空频分解，为视觉模型应用提供了一个良好的平台。
纹理是自然景物图像、遥感图像、医学图像和其它图像的一个重要特征，对纹理的感知在人类视觉系统进行识别和解释活动中起着重要的作用。
本文利用hvs人类视觉系统模型，提出了图像内容自适应的数字水印算法，分别实现了时空域中的统计原理水印算法和dct变换域中的有意义水印算法。
( 1 )视频分割的关键是获得视频对象的边界，边缘检测很重要,本论文以人类的视觉系统的特性为出发点，对图像处理中经常应用的马赫带现象进行了详尽的分析并进行了数学建模，研究分析了彩色图像的马赫带现象。在对马赫带图像分析的基础上，得出了人类视觉系统对图像边缘能识别的最小灰度差和彩色差曲线。
摘要自动阀值选取是彩色图像边缘检测的难点和关键问题，首先从人类的视觉特性出发，分析了人类视觉系统的亮度感知门限函数，利用数学建模方法和色度学方面的研究成果，给出人类视觉系统对彩色图像边缘所能识别的最小彩色差函数。
为了提高低速率编码效率，本文综合小波变换以及匹配跟踪非线性信号分解技术，并结合人类视觉系统hvs的各种特性，致力于提高视频编码算法在低速率条件下的编码性能，并对所涉及到的若干问题进行了探索和解决，并取得如下创新性研究成果： 1
经分解后的各个子图中的小波系数的分布恰好适合人类视觉系统的特点，即人眼对于低分辨率子图更敏感，对于高分辨率子图较不敏感，因此高分辨率子图中的信息稍有损耗并不会显著影响重构后图像的视觉效果，这样实现图像的高压缩比就成为可能。
本文从分析人类视觉特征入手，运用系统的观念综合平衡图像质量、实时性、与系统成本等技术指标，在对虚拟实时照相系统具体技术指标深入分析的基础上，提出了基于人类视觉系统（ hvs ）特性的实时人像提取算法。