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首先介绍一种能有效地进行边缘、角点检测和滤波等低层次图像处理的最小核植相似区算法,然后提出自适应阈值的选取方法,局部区域灰度重心判据对其算法的改进使得边缘检测算法抗噪能力更强。针对序列图像的具体应用,用改进的边缘检测算法能准确、快速地从噪声图像中得到较准确的边缘信息,用滤波算法对序列图像作预处理,可使互相关跟踪结果更可靠。 相似文献
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最小核值相似区低层次图像处理算法的改进及应用 总被引:9,自引:1,他引:8
首先介绍一种能有效地进行边缘、角点检测和滤波等低层次图像处理的最小核值相似区算法,然后提出自适应阈值的选取方法,局部区域灰度重心判据对其算法的改进使得边缘检测算法抗噪能力更强。针对序列图像的具体应用,用改进的边缘检测算法能准确、快速地从噪声图像中得到较准确的边缘信息,用滤波算法对序列图像作预处理,可使互相关跟踪结果更可靠、更准确。 相似文献
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本文基于三坐标测量机(CMM)设计了一套视觉检测系统,该系统能够对零件实际空间特征信息进行比较全面地提取。针对位于CMM平台上带有角点的零件,利用Harris算子提取从CMM三个不同方位获取的零件图像的角点。对于Harris算子提取到的角点,本文提出一种八链码搜索法和SUSAN区域法相结合的伪角点剔除方法,最后基于立体视觉的原理,提出"距离空间图"匹配算法,将以上3幅图像一一建立匹配关系。实验中多次改变零件在CMM中姿态时,多次实验数据表明本文的角点提取精度与真实角点间仅存在1~2像素的偏差,零件的定位误差为1~3 mm。通过实验验证,角点匹配和定位的稳定性和精度满足要求,具有一定的抗干扰性和实用性。 相似文献
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提出了一种新的SUSAN-Laplace角点算子。新算子首先使用拉普拉斯-高斯核对图像进行卷积,并将图像转换为二值或三值图像,然后使用SUSAN算子检测角点。这样既快速又具有SUSAN算子的位置精确性。SUSAN- Laplace角子具有较好的旋转、仿射、光照、尺度和噪声不变性,其计算速度也较快,比Harris角点快1.5倍,比SUSAN角点快6倍。应用中SUSAN-Laplace角子有一种快速算法,快速算法在计算拉普拉斯-高斯卷积时使用移位运算代替全部乘除法运算,能进一步提高计算速度。SUSAN-Laplace角子较其它角点算法能产生更丰富的角点,应用到SIFT算法中可提高对小目标的识别能力。 相似文献
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基于曲率尺度空间角点检测的交通标志分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对交通标志出现互连现象导致检测率下降的问题,提出了一种基于曲率尺度空间(CSS)角点检测的交通标志分离算法。使用基于红绿蓝(RGB)归一化的彩色分割算法和区域特征判决准则自动识别多标志互连候选区域,并对提取的目标区域进行边缘平滑和轮廓跟踪。利用基于全局和局部曲率特性的CSS角点检测器对提取的轮廓进行角点检测,并依据角点凸凹性判定准则及分离点对匹配条件,从角点中提取标志间的分离点对。利用Bresenham算法寻求分离点对间的分离线,实现标志的最终分离。实验结果验证了算法的有效性,与现有基于分水岭变换的标志分离算法以及改进的自适应分离算法相比,克服了标志过度分离问题,提高了标志检测整体性能。 相似文献
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Infrared (IR) image fusion is designed to fuse several IR images into a comprehensive image to boost imaging quality and reduce redundancy information, and image matching is an indispensable step. However, Conventional matching techniques are susceptible to the noise and fuzzy edges in IR images and it is therefore very desirable to have a matching algorithm that is tolerant to them. This paper presents a method for infrared image matching based on the SUSAN corner detection. To solve the problems of the traditional SUSAN algorithm including the fixed threshold of gray value difference and the failed detection of symmetry corners, an adaptive threshold extraction method is raised in this study. Furthermore, an attached double ring mask is used to improve the complex corner detection capability. A constraint condition and a principle of gravity are adopted to filtrate the candidate corners. The proposed method is qualitatively and quantitatively evaluated on IR images in the experiments. In comparison with other methods, better performance has been achieved. 相似文献
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为了对成像引信探测得到的变形严重的图像进行识别,提出了基于蚁群优化与人工神经网络相结合的坦克目标识别算法.采用SUSAN特征检测原则提取目标图像的角点特征,作为神经网络模式分类器的输入.针对BP网络收敛速度慢,易于陷入局部极小点等问题,利用蚁群优化算法训练网络权值,可兼有ANN的广泛映射能力和蚁群算法的全局收敛以及启发式学习等特点.仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度. 相似文献
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基于角点的红外与可见光图像自动配准方法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征以及仿射变换模型的方法.利用Harris因子分别在红外图像和可见光图像上检测角点,并对两幅图像进行边缘检测,得到其边缘图像.通过角点邻域在边缘图像上的相关性,实现角点的粗匹配;通过角点的细匹配,从匹配的角点中选择两对匹配最佳的点作为仿射变换的控制点,得到仿射变换模型,并对待配准图像进行仿射变换,从而实现图像配准.实验结果表明:该方法运算速度快,可以很好地完成红外与可见光图像的自动配准. 相似文献
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图像边缘识别是图像处理的重要组成。提出一种基于深度优先遍历的梯度分割算法,这种算法首先构造像素点的数据结构,然后从图像任意点出发,估算该点附近的像素点并获取梯度值,如果该点满足边缘点的特征,则从该点出发深度遍历寻找垂直于梯度方向上的边缘点,并标记访问过的点。如果该方向上没有满足条件的点则回退,从某个具有仅次于最大梯度值的方向继续遍历,并标记开始遍历的点为角点,直至遍历全图。该算法将图像的边缘点和角点明显地分割出来,便于识别,对带有不同类型的噪声图像进行处理也可取得较满意效果。 相似文献
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为了提取亚像素角点和实现高精度的标定,提出了一种基于Harris算子和空间矩的亚像素角点提取方法。利用Harris算子,在优化后的范围内提取像素级角点;运用改进后的梯度模板提取像素级角点周围部分边界点,并利用空间矩的方法得到边界点的亚像素级坐标;将亚像素边界点进行直线拟合,并将交点的平均值作为该角点的亚像素坐标。实际测试证明:利用该方法提取到的角点精度可以达到0.1pixel,可满足实际的公差要求,为X型靶标的角点提取提供了一种新的思路,目前已经将该方法应用到了嵌入式机器视觉工业现场。 相似文献