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1)  average brightness temperature
亮温均值
2)  brightness temperature threshold
亮温阈值
3)  the difference of the brightness temperature
亮温差值
4)  average intensity and image energy
亮度与能量均值
1.
In this algorithm,the video frames were picked up every few frames,then the retrived difference image of the adjacent frames was calculated,the difference image was divided into some sub-regions,with the average intensity and image energy as the constraints,the blocks which met the requirements of background were assembled together,so the background could be r.
该算法等间隔采样视频帧,然后对视频序列进行帧间差分,对得到的差分图像分块处理,通过比较各子块的亮度与能量均值,将各帧中满足要求的子块进行组合,从而快速地重建出背景。
5)  mean weighted luminance
加权亮度均值
1.
And the mean weighted luminance of the entire image is calculated.
根据人类的视觉机制,可认为中间区域为目标区域,背景区域为不感兴趣区域,图像分区即将拍摄场景划分为几个区域,并对每一个区域赋予不同的权值,从而计算图像的加权亮度均值。
6)  scanning abnormity area
亮温增温异常比值
补充资料:均值不等式

几个重要不等式(一)

一、平均值不等式

设a1,a2,…, an是n个正实数,则,当且仅当a1=a2=…=an时取等号

1.二维平均值不等式的变形

(1)对实数a,b有a2+b2³2ab          (2)对正实数a,b有

(3)对b>0,有,   (4)对ab2>0有,

(5)对实数a,b有a(a-b)³b(a-b)                (6)对a>0,有

(7) 对a>0,有                   (8)对实数a,b有a2³2ab-b2

(9) 对实数a,b及l¹0,有

二、例题选讲

例1.证明柯西不等式

证明:法一、若或命题显然成立,对¹0且¹0,取

代入(9)得有

两边平方得

法二、,即二次式不等式恒成立

则判别式

例2.已知a>0,b>0,c>0,abc=1,试证明:

(1)

(2)

证明:(1)左=[]

=

³

(2)由知

同理:

相加得:左³

例3.求证:

证明:法一、取,有

a1(a1-b)³b(a1-b), a2(a2-b)³b(a2-b),…, an(an-b)³b(an-b)

相加得(a12+ a22+…+ an2)-( a1+ a2+…+ an)b³b[(a1+ a2+…+ an)-nb]³0

所以

法二、由柯西不等式得: (a1+ a2+…+ an)2=((a1×1+ a2×1+…+ an×1)2£(a12+ a22+…+ an2)(12+12+…+12)

=(a12+ a22+…+ an2)n,

所以原不等式成立

例4.已知a1, a2,…,an是正实数,且a1+ a2+…+ an<1,证明:

证明:设1-(a1+ a2+…+ an)=an+1>0,

则原不等式即nn+1a1a2…an+1£(1-a1)(1-a2)…(1-an)

1-a1=a2+a3+…+an+1³n

1-a2=a1+a3+…+an+1³n

…………………………………………

1-an+1=a1+a1+…+an³n

相乘得(1-a1)(1-a2)…(1-an)³nn+1

例5.对于正整数n,求证:

证明:法一、

>

法二、左=

=

例6.已知a1,a2,a3,…,an为正数,且,求证:

(1)

(2)

证明:(1)

相乘左边³=(n2+1)n

证明(2)

左边= -n+2(

= -n+2×[(2-a1)+(2-a2)+…+(2-an)](

³ -n+2×n

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