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论文为解决旋转目标图像匹配问题,提出旋转不变梯度直方图(RI-HOG)目标描述方法。RI-HOG描述方法首先将目标区域等间隔划分为多个同心圆环并统计每个圆环的梯度直方图(HoG),各圆环HoG累加的结果作为目标区域的主方向,再将各圆环HoG根据主方向旋转相应角度作主方向归一化处理,最后把旋转后的各圆环HoG按空间顺序连接后即生成RI-HOG。对实际采集图像的仿真结果表明,基于RI-HOG的目标匹配算法在目标旋转任意角度时依然能够准确检测到目标。RI-HOG具有很好的旋转不变性。 相似文献
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针对分块压缩感知(BCS)重建图像质量较差问题,该文提出一种最小化l0范数的分块压缩感知全变差(TV)正则化迭代阈值图像重构算法(BCS-TVIT)。BCS-TVIT算法考虑图像的局部平滑、有界变差等性质,将最小化l0范数与图像的全变差TV正则项结合,构建目标函数。针对目标函数中l0范数项和分块测量约束项无法直接优化问题,采用迭代阈值法使重构图像l0范数最小化,并通过凸集投影保证满足约束条件,完成了目标函数的优化求解。实验表明,与基于l0范数最小化的分块压缩感知平滑投影算法(BCS-SPL)相比,BCS-TVIT算法重构图像峰值信噪比提高2 dB,能消除BCS-SPL的“亮斑”效应,且在视觉效果上明显优于BCS-SPL算法;与最小全变差算法相比,BCS-TVIT算法重构图像峰值信噪比提升1 dB,且能降低重构时间约2个数量级。 相似文献
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