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基于Hausdorff距离的图像配准研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换,推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比,缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时,根据Hausdorff距离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面,节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算Hausdorff距离时,剔除琐碎的边缘,仅使用较长的边缘计算。试验结果表明,这些改进方法较大地提高了基于Hausdorff距离的图像配准的计算速度。 相似文献
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基于Hausdorff距离和遗传算法的物体匹配方法 总被引:17,自引:0,他引:17
在模式识别与机器视觉中,常常需要进行图像中的物体检测。本文将Hausdorff距离作为物体轮廓的相似性的测度,并用遗传算法进行最佳物体匹配的快速搜索方法,实验结果表明,本文的方法能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体。 相似文献
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改进的线段Hausdorff距离人脸识别方法 总被引:7,自引:7,他引:0
针对传统的线段Hausdorff距离(LHD)方法在人脸识别中的缺陷与不足提出了几点改进:把active shape模型(ASM)得到的人脸配准的结果结合到LHD线段边缘图(LEM)的提取过程,得到了比较好的结果;对人脸不同部分的线段给予不同的权重,并且把线段对的匹配限制在给定的邻域内。实验结果表明,改进的LHD方法比传统的LHD方法在微笑和小角度姿态变化下的识别率分别提高了10.3%和10.0%。 相似文献
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基于曲率距离的时间序列相似性搜索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对几种时间序列相似性度量方法存在的序列元素值依赖性,对序列信息挖掘不充分等问题,该文提出一种新的时间序列分段、近似表示和相似性度量方法。在对序列信息和规律充分挖掘的基础上,对时间序列进行分段并建立了各分段的精确拟合模型,用分段的拟合曲线在各时刻处曲率组成的曲率序列对原时间序列进行近似表示,给出了时间序列的曲率距离定义。最后,提出了基于曲率距离的时间序列相似性搜索算法。该方法充分挖掘了序列信息,对时间序列的主要形态特征进行了有效保留和识别,经实验验证了该方法的有效性、稳定性和准确性。 相似文献
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针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。 相似文献
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基于Hausdorff距离的算法已经被广泛应用于异源图像配准,但是现有的Hausdorff距离配准算法是在整幅图像上找最相近的点对,不仅容易出现错误匹配的情况,而且计算量很大。为了减少计算冗余和消除误配情况,提高配准的准确度,提出了一种利用梯度方向的Hausdorff距离配准算法。在进行配准时,将提取到的角点集合按照每个角点的不同梯度方向角分解为8个子集合。然后计算两幅图像中同一方向区间所对应的两个子集合间的Hausdorff距离。由于只在对应的子集合内找最相近的配准点对,减少了干扰点的数目和计算的次数,提高了计算的有效性和异源图像配准的准确度。实验结果表明,利用梯度方向的Hausdorff距离算法能够较好地运用于红外图像和可见光图像的配准,并且表现出较好的准确度和稳健性。 相似文献