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提出一种新的线结构光中心提取算法。该算法从光条区域与背景区域具有高对比度这一特性出发,基于最大极值稳定区域算法(maximally stable extremal regions, MSER)对光条有效区域进行快速高效的提取。基于只对光条有效区域进行扫描的思想,避免了传统算法对图像冗余信息扫描过程中易受噪声影响及检测效率较低的不足。此外,针对灰度重心法存在因激光条纹横截面参与计算数量不同而导致光条中心存在偏移误差的不足,提出基于开窗思想的灰度重心法对基于MSER所检测的有效光条区域进行中心提取。试验结果表明:该算法能够实现对光条中心的快速提取,比Steger算法提速将近19倍,且具有较高抗噪性。 相似文献
43.
现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本.其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化.最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框.实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0%,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性. 相似文献
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为提高三维激光重现技术在特定光照条件下角分辨率的精度,研究基于Roberts边缘检测的数字媒体激光重现方法。搭建三维信息主动获取结构,分析编码光条纹偏移的关系,并根据条纹编码设计二进制码字的排列分布,完成结构光的编码和解码;提取边缘特征,引入Roberts边缘检测算子,检测对角方向上两个相邻像素差,分析尺度空间中检测点的分布,采用检测器提高稳定性,生成特征点描述子,完成数字媒体三维激光重现。实验结果显示,设计的技术具有更高的角分辨率精度,在92%以上,平均成像误差为1.24像素,成像时间为3 s。 相似文献
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针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点,该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法.通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标,该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征,以此凸显航拍目标特性.另外充分利用连续视频丰富的上下文信息,通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子,从而实现可靠的自适应匹配跟踪.实验证明:该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%,同时速度达到平均28.7帧/s,基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求. 相似文献
47.
从光干涉方式,瞳窗关系和光源带宽等基本关系出发,利用空间不变系统理论解析了相移显微干涉检测系统中衍射效应的影响。为了减小横向分辨率对纵向分辨率的影响,利用相关信息提取或数字滤波的方法,获得了纳米分辨率的三维形貌。 相似文献
48.
在实际成像条件下,运动中的三维目标,其投影形状(silhouette)是变化的,因而其可识别性也处于变动中.为了应对这类困难情况,本文定义了模式的动态特征空间和模式的动态可识别性等概念.提出了处理三维目标运动图像序列的多尺度智能递推识别方法(MUSIRR).构造了一种混合神经网络和逻辑决策模块的智能识别器,BP神经网和RBF网用作识别器的基本构成单元.在训练阶段,该识别器使用目标的多尺度二值特性视图模型的规则矩不变量为样本特征向量.在识别阶段,算法在递推识别序列目标图像过程中,充分利用了目标姿态不会突变以及有关成像过程的合理约束,达到了提高识别率目的. 相似文献
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