1、根据行车标记确定感兴趣区域。
2、该文提出了一种感兴趣区域的自适应可见水印技术，在用户选定的感兴趣区域嵌入可见水印。
3、接着基于车辆的对称*特征，*影和边缘特征对兴趣区域进行过滤，进一步缩小感兴趣区域；
4、生长结果再经过后续处理最终得到感兴趣区域。
5、在可能的情况下，你的兴趣区域与你的主管匹配。
6、每个兴趣区域按照其语义上的重要程度得到一个语义权值。
7、在用户间交互的应用层上采用动态兴趣区域管理的方法。
8、首先利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域，也就是跟踪窗。
9、本文主要介绍感兴趣区域ROI编码技术的几种主要方法。
10、针对感兴趣区域和背景区域，提出了采用不同的分辨率来表示均匀B样条曲面的具体方法。
11、针对以往提供的各种方法都对一个感兴趣区域进行编码的缺点，提出了实现多个感兴趣区域的无损压缩的方法。
12、该方法先在静态图像中分割出感兴趣区域，继而仅在感兴趣区域中应用变形的时间差分法来检测运动目标。
13、研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在任意形状感兴趣区域(ROI)编码中的应用。
14、同时，本文还就图像感兴趣区域掩膜生成的问题进行了一些总结和推广工作。
15、感兴趣区域定位是提取目标特征，进行目标识别与跟踪等后续处理的重要基础。
16、同时还将说明roi的掩模概念和计算，并实现ROI感兴趣区域图像的重建。
17、图像分割是从输入图像中提取目标或感兴趣区域的过程，是目标检测和识别过程中的重要步骤。
18、本发明公开一种基于感兴趣区域的图像检索方法，包括：使用矩形框选定需要检索的目标所在的区域；
19、本论文所研究的感兴趣区域的动目标检测跟踪等技术，在第三代图像压缩技术中的视频信息检索等领域也都有着重要的应用。
20、对感兴趣区域(ROI)进行无损压缩编码过程中，采用整数小波变换然后进行算术编码的方案降低运算复杂度、保*图像质量。
21、文中首先利用快速均值漂移算法对图像进行过度分割，然后再利用改进的水平集方法进行分割， 最后由轮廓提取算法将感兴趣区域提取出来。
22、我们将肺结节的自动检测分为肺实质的提取、感兴趣区域(R OI)的分割和ROI特征参数提取及分类判别几个步骤。
23、与传统的JPEG标准相比，JPEG2000标准采用了离散小波变换、内嵌编码等技术，从而具有了渐进传输、感兴趣区域压缩、抗误码等新特*。
24、针对图像背景噪声强的特点，提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的结构光条纹中心处理方法，即在ROI内用最大类间方差法进行阈值分割再用重心法进行细化。
25、为解决面标记策略中着*与切割时存在的着*不均和方向依赖*问题，本文通过在物体空间中标记感兴趣区域，提出块标记策略的实时着*与实时切割技术。
