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基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过"减少匹配位置"以及"减少匹配位置相似性测度计算量"两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配. 相似文献
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在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff 距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过“减少匹配位置”以及“减少匹配位置相似性测度计算量”两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配. 相似文献
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非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像素点,利用纹理和颜色特征欧氏距离,对彩色图像采用区域生长和区域合并的方法进行分割.实验结果证明:该算法将图像空间域的颜色特征与非采样Contourlet变换域的多尺度边缘和纹理特征恰当结合在一起实现彩色图像无监督自动分割,与传统算法相比有更高的准确性和鲁棒性. 相似文献
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颜色恒常性是实现目标检测、三维物体重建、自动驾驶等计算机视觉任务的重要前提。为充分利用图像中不同尺度的特征信息估计光源,提出渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法,通过三个卷积网络分支从不同尺度提取图像中的特征信息,通过特征融合得到更加丰富的特征信息,通过级联方式将图像中的浅层边缘信息和深层细粒度特征信息进行融合,提高了颜色恒常性算法的精确性。渐进式网络结构基于加权累计角度误差损失函数提高了算法在面对极端场景光照下光源估计的鲁棒性。在重处理的ColorChecker和NUS-8数据集上的实验结果表明,本文算法在各项评价指标上均优于目前的颜色恒常性算法,可应用于需要进行颜色恒常性预处理的其他计算机视觉任务。 相似文献
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针对以可见光图像为基准、红外图像为实测的景象匹配问题,提出了一种基于BP神经网络的景象匹配方法。该方法首先抽取满足平移、旋转、尺度不变性的Krawtchouk不变矩作为红外目标的特征描述并构造特征向量,随后,基于主分量分析法消除特征向量各个分量间的相关性,去掉多个对目标匹配识别贡献不大的特征的影响,形成描述目标的有效特征向量。接下来,构造三层BP神经网络,以有效匹配特征作为输入,匹配位置作为输出,按照经验公式确定隐层节点个数,基于样本集对红外目标在可见光基准图像中的匹配过程进行训练,最终形成智能化景象匹配识别器。实验结果表明,与常用的景象匹配算法相比,提出方法不仅具有更高的匹配精度和速度,而且鲁棒性好,能抵抗实测图像的旋转几何畸变。 相似文献
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针对多聚焦图像融合中目标物边缘处产生虚影的问题,提出一种基于引导滤波与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦图像融合算法。该算法利用引导滤波器对源图像进行多尺度边缘保持分解,对分解得到的基本图像和细节图像采用不同的引导滤波加权融合策略进行初步融合;将初步融合图作为外部输入激励刺激改进的PCNN模型;根据融合权重图对多幅源图像进行融合,获得最终的融合图像。实验结果表明,与传统融合算法相比,本文方法较好地保留了源图像的边缘、区域边界以及纹理等细节信息,避免了目标物边缘处产生虚影,提高了融合图像的质量。 相似文献
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基于投票加权累积度量的模板匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
从点集相关性的角度提出了一种新的模板边缘图像匹配度量——投票加权累积度量(WVAM),在该度量中融入了抗几何畸变以及抗杂点与相似区域干扰的机制,能够实现异源情况下模板边缘图像的匹配定位。为了进一步提高WVAM匹配的单相关峰特性,转换点的坐标投票为局部结构信息投票,形成了融入局部结构相似性的投票加权累积度量(LSS-WVAM),该度量能够表征模板边缘图像与待匹配区域的整体结构相似性,更具有稳健性。在仿真实验中利用全局与局部度量信噪比作为评价指标,证明了WVAM具有比LTS-HD(Least trimmed square Hausdorff distance)更好的全局单峰与局部梯度特性。与WVAM相比,LSS-WVAM在全局和局部性能上约提高30%和4%。 相似文献
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图像边缘检测的关键是尽可能多的检测到边缘并且抑制噪声的同时,尽可能的满足单线的边缘定位精度;为此选取了一种融合小波模极大值和数学形态学的边缘检测方法来获取图像边缘;首先在对图像进行小波分解,分别利用模极大值法和多尺度多结构数学形态学方法来处理小波分解的高频分量和低频分量,利用差影法对二者的结果进行融合;然后利用大律法得到二值化图像,并用形态学边缘细化算法细化图像边缘得到最后结果;实验结果显示,融合的方法可以得到比较完善的边缘,经过二值化和边缘细化后,获得的单线宽边缘更加清晰,定位精度更高。 相似文献
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针对全自动光学显微镜系统中,传统聚焦窗口选择方法易受图像内容分布、杂质、噪声等因素干扰的问题,提出一种根据内容像素变化量选择聚焦窗口的方法。该方法将灰度差像素数量与边缘像素数量加权作为内容像素数量,据此衡量失焦模糊状态下子块内容含量并划分聚焦窗口,减少杂质与噪声对取窗过程的影响;用降采样后图像各子块内容含量估计原图像内容分布信息,降低图像滤波、梯度计算过程的计算量;使用局部标准差与锐利边缘像素数量联合检测焦平面图像的失焦模糊区域,有效排除玻片杂质造成的焦平面误判。与传统的显微镜自动聚焦取窗方法相比,对内容丰富程度和分布状况不同的显微图像序列,该方法均能获取有效的聚焦窗口,像素梯度均值更高,所得的评价曲线局部极值极少,尖锐性好,因此该方法的成功率高,鲁棒性更强。 相似文献
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Ship-radiated noise is one of the important signal types under the complex ocean background, which can well reflect physical properties of ships. As one of the valid measures to characterize the complexity of ship-radiated noise, permutation entropy (PE) has the advantages of high efficiency and simple calculation. However, PE has the problems of missing amplitude information and single scale. To address the two drawbacks, refined composite multi-scale reverse weighted PE (RCMRWPE), as a novel measurement technology of describing the signal complexity, is put forward based on refined composite multi-scale processing (RCMP) and reverse weighted PE (RWPE). RCMP is an improved method of coarse-graining, which not only solves the problem of single scale, but also improves the stability of traditional coarse-graining; RWPE has been proposed more recently, and has better inter-class separability and robustness performance to noise than PE, weighted PE (WPE), and reverse PE (RPE). Additionally, a feature extraction scheme of ship-radiated noise is proposed based on RCMRWPE, furthermore, RCMRWPE is combined with discriminant analysis classifier (DAC) to form a new classification method. After that, a large number of comparative experiments of feature extraction schemes and classification methods with two artificial random signals and six ship-radiated noise are carried out, which show that the proposed feature extraction scheme has better performance in distinguishing ability and stability than the other three similar feature extraction schemes based on multi-scale PE (MPE), multi-scale WPE (MWPE), and multi-scale RPE (MRPE), and the proposed classification method also has the highest recognition rate. 相似文献
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基于差分交集的视频对象分割与跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
视频对象分割算法的性能好坏将直接影响MPEG 4编码产品的质量。连续两次差分后自适应处理,对差分图像取交集获得运动对象的边界,形态学处理后最终获取运动目标。基于改进的Hausdorff距离度量法对后续帧中视频对象进行跟踪。实验结果证明,该方法能够从背景不变的图像序列中较好的提取出运动对象,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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In this paper, a new edge detection approach combining gray-moments operator with smoothing spline algorithm is proposed, which is invariant to additive and multiplicative noises in the image. This approach consists of two steps: firstly, a continuous blurred edge model is obtained using the smoothing spline algorithm in the edge region detected by Sobel operator; then a gray-moment solution is derived for both the one- and two-dimensional situations using the blurred edge model. Testing of this new detection approach demonstrates more robustness against the white Gaussian noise and speckle noise, and run time very close to the gray-moment and space-moment operators. The above advantages indicate this approach is very suitable for on-line accurate detection. 相似文献
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彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。 相似文献
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提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图,然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点,利用了物体在空间的深度信息,对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。 相似文献