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韩广良 《中国光学与应用光学文摘》2011,(5)
介绍了一种通过提取红外与可见图像高频信息形成矢量模型的方法,该模型可用于可见和红外两种不同波段相同场景图像的配准。分析了红外与可见图像的共同特性,即边缘高频特性,并在作为模板的图像中提取这类高频信息。利用人工干预的方法形成矢量模型,该矢量模型可通过实时姿态信息进行实时三维变换,并重新投影为二维图形,据此可在另一图像中进行特征搜索,达到两者匹配的目的。利用实际数据进行了实验分析,结果显示,利用本文算法提取的矢量模型,经变换后能可靠地实现异源目标自动识别;实验证明此方法有效可行,并可推广应用于各种异源图像间的自动目标识别和配准处理。 相似文献
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一种基于畸变等效曲面的图像畸变校正 总被引:8,自引:0,他引:8
介绍了一种图像畸变的等效曲面模型,用于修正由于光学系统或图像传感器产生的畸变。分析了球形畸变模型的原理,推导出基于球形模型的畸变校正公式,并给出了基于球形模型的畸变校正的具体实现方法,通过实验对这种畸变校正的效果进行了验证。这种曲面畸变模型的校正具有实现简单,不需求解方程组等优点,并可以推广到其他曲面,具有比较广泛的实用性。 相似文献
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小波变换传递误差、尺度、加权量化对分层树剖分编码图象压缩质量影响的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
详细研究了小波变换传递误差、尺度、快速Mallat算法加权量化对分层树剖分(SPIHT)编码图象压缩质量的影响,并给出了基于VC++的仿真结果,结果表明,小波变换尺度对图象压缩编码效果有明显的影响,通常要在大于4的尺度上作图象压缩编码才可以得到较好的压缩效果,不同的边界延拓,不同尺度的取整重构、加权量化对图象压缩效果的影响是不同的,恰当选取加权量化步长能达到更好的图象压缩效果,一般而言,同一尺度下随加权量化步长的增加,压缩效果变差. 相似文献
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为解决低对比度、低信噪比、目标旋转、缩放等非理想状态给跟踪算法的研究带来的诸多困难,本文提出灰度图像多特征融合目标跟踪算法,保证在满足工程实践需要的条件下,能够对目标进行稳定的跟踪。算法首先对灰度图像利用Sobel算子求出梯度特征,将X、Y双方向的梯度特征与灰度特征相融合得到新特征,新特征在核密度函数下对低对比度,目标轮廓形状变化较大的情况有较高的适应性和稳定性,再利用背景建模的方法对提取的运动目标区域进行加权,降低非跟踪目标的权值,最后对融合后的加权特征目标利用改进MeanShift算法进行跟踪。通过大量的实验表明,该算法适应目标和背景的复杂变化,并且具有较强的鲁棒性,基本满足在复杂背景灰度图像下目标跟踪的工程实际需求。 相似文献
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运动背景下的帧间稳像技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对运动背景下帧间稳像技术,提出了一种带运动矢量修正的灰度投影运动估计算法。采用该算法分别对当前帧和参考帧的行、列计算灰度投影序列;将当前帧投影序列局部分块,分别将每一分块与参考帧行、列投影曲线进行互相关计算,得到基于局部投影的行、列运动矢量集合;以分块区域的相关置信度为权系数衡量参数,计算每一分块的像素位移权值,从而计算某一方向帧间的加权运动矢量。实验结果表明:该方法可以使运动目标造成的影响只作用于其中若干个局部分块,而其他分块不受此影响,尽可能保证稳像的准确性。采用该方法稳像后的图像与参考帧图像的均方根误差(RMSE)值明显下降,与参考帧图像更加吻合。 相似文献
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高频信息矢量匹配实现异源图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种通过提取红外与可见图像高频信息形成矢量模型的方法,该模型可用于可见和红外两种不同波段相同场景图像的配准。分析了红外与可见图像的共同特性,即边缘高频特性,并在作为模板的图像中提取这类高频信息。利用人工干预的方法形成矢量模型,该矢量模型可通过实时姿态信息进行实时三维变换,并重新投影为二维图形,据此可在另一图像中进行特征搜索,达到两者匹配的目的。利用实际数据进行了实验分析,结果显示,利用本文算法提取的矢量模型,经变换后能可靠地实现异源目标自动识别;实验证明此方法有效可行,并可推广应用于各种异源图像间的自动目标识别和配准处理。 相似文献
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基于双数字信号处理器(DSP)的实时相关图像处理系统的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
以两片由TI公司生产的数字信号处理器TMS320C6203B为核心,用可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制,采用现场可编程门阵列FPGA作图像的预处理和进行双数字信号处理器(DSP)之间的通讯,实现了实时相关的图像处理。此系统实时性好,可直接利用数字图像的灰度特征,在低信噪比的情况下目标跟踪点漂移小,目标跟踪能够较好地适应不同灰度分布的背景。 相似文献
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当目标尺度发生变化时,传统Mean-Shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测,从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的若干同心圆,通过计算模板图像与当前帧图像不同环层之间相似性度量,根据相应环层之间相似性度量关系确定当前帧模板带宽更新参量,最后利用kalman滤波完成模板尺度更新,从而实现目标稳定跟踪.实验证明,当目标尺度发生变化时,目标模板自动更新,能够实现目标稳定跟踪;相对传统Mean-Shift跟踪算法,目标跟踪可靠性能得到了提高. 相似文献