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Harris角点检测需要计算图像中每一个像素点的角点响应函数值(CRF),这使得算法运行速度慢,不能满足实时性的要求。针对这个缺点,文章提出了一种改进算法。改进算法通过分析图像中每个像素点8邻域范围内相似像素点分布情况,剔除那些非角点的像素点,并选出潜在的角点像素点作为下一步Harris检测的候选点,从而大大提高了算法的运行效率。 相似文献
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提出了一种基于角点特征Harris和对比度调制的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量。利用Harris算法提取基准图像（带匹配图像）和后续图像的特征点。确定特征的位置、尺度与方向,利用最近临法完成两幅特征点的匹配,确定重合区域,利用基于对比度调制方法完成对图像的拼接。实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接具有良好的效果,适于室外复杂环境的图像拼接。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在不同光照和旋转角度下进行地理特征遥感识别是测绘领域的难点,为了实现对地理地形的准确测绘,需要进行地理特征遥感识别优化设计。传统方法中,采用遥感图像边缘特征检测算法,当遥感图像出现旋转角度时,识别性能不好。针对这一问题,提出一种角点检测的地理特征遥感识别算法,并进行系统设计与实现,系统通过图像传感模块采集遥感图像,经过角点特征处理器提取图像特征。在不同光照和旋转角度,采用单尺度Harris角点检测算法对图像进行检测并提取角点,得到地理遥感特征数据采集的角点模型,基于角点检测,进行遥感识别算法改进和系统实现。实验结果表明,采用该算法和系统,地理特征遥感识别准确率高,耗时较少,提高对地理特征遥感识别性能。为实现对地理地形的准确测绘提供依据。 相似文献
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针对多幅图像之间的图像配准问题,该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中,采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆形区域,很好的解决了旋转问题;采用双向相关系数法,更加保证了匹配的精确度,减少误匹配率。初步实验结果表明:该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。 相似文献
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运动图像幅度准确检测是提高对人体运动目标图像远程识别和跟踪的基础。传统方法中对人体运动图像的幅度检测采用运动帧补偿的运动幅度检测方法,当图像处于快速运动状态出现单帧视觉误差时检测性能不好。提出一种基于单帧视觉差的运动幅度检测算法,并进行仿真实现。进行快速运动图像的视频帧图像采集与预处理,采用基于单帧视觉差分析的方法进行快速运动图像的幅度特征提取,通过电子稳像方法进行防抖动处理,得到运动图像的目标函数运动幅度特征点,构造人体运动的位姿表换微分方程,进行单帧运动图像全局运动估计,提高了对运动幅度的检测。仿真实验分析得出,该算法具有较好的快速运动幅度检测性能,对于运动剧烈的Foreman序列,系统性能提高了1~2 d B,对于运动缓慢的序列Claire,系统性能提高了2.5~5 d B,展示了算法的优越性。 相似文献
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针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法需要多次试探取定渡越点值的缺陷,提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。根据计算贫富差距的原理来确定图像的渡越点值,之后利用模糊隶属函数将原图像映射到一个模糊特征平面;通过增强处理算子来扩大区域之间的差异,加强目标和背景之间的对比度;在对模糊矩阵进行逆变换图像后根据一定的判别准则提取图像的边缘。多幅图像的实验结果表明,该算法检测的边缘效果质量很高,且具有自适应性。 相似文献
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本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法,利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中,为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度,本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法,该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中,实验证明优于原算法并具有较高实时性。 相似文献
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图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题,在实际中有着重要的应用。介绍了几种常用的图像边缘检测算法,并进行了对比。为了清楚地看出各种算法的效果,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图。最后,对图像边缘检测算法的发展方向提出了自己的看法。 相似文献
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针对当前的高压输电线路覆冰检测方法的各种问题,提出了一种基于FCM的输电线路覆冰检测方法,方法首先从视频监控终端或视频录像中提取相邻帧图像,然后对提取图像进行预处理,基于改进FCM算法对图像进行分割,然后根据图像特征,采用连通区域标识来定位输电线路的位置,最后与无覆冰输电线路进行对比,判断输电线路是否覆冰。该方法无论从检测时间还是检测效果上都取得了较好的结果,能满足实际应用需要。 相似文献
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基于种子点增长的SAR图像海岸线自动提取算法 总被引：9，自引：0，他引：9
SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单的阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法又常常由于较慢的检测速度限制了它们的应用。本文基于种子点增长的思想，给出了一种快速的海岸线自动提取算法。首先该算法利用象素值统计信息自动定位一个初始种子点区域，并计算初始均值M与初始阈值T。然后基于不断更新的M和T进行海域点增长。增长结束后，对得到的连通海域进行轮廓边界跟踪从而确定出具体的海岸线位置。将其应用于真实的SAR图像，证明了该算法的有效性和实时性。 相似文献
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传统的SURF方法对动画图像角度特征匹配准确度较低,计算开销大,稳健性不好。引入Hes.sian矩阵尺度极值检测技术,提出一种改进的基于加速鲁棒特征匹配算法,实现对动画图像的角度特征优化匹配。首先基于摄像机的成像原理利用灰度直方图二进制均衡算法对图像进行增强处理,采用Hessian矩阵检测出图像每个尺度中的极值点,把图像角度极值点聚焦在图像的仿射闭合区域。提取仿射闭合区域的图像角度特征,使用SURF双向匹配算法实现角度特征优化匹配。仿真实验表明,改进方法能使图像的角度特征匹配准确度大幅提升,特征匹配准确率提高显著,有较好的鲁棒性和实时性。 相似文献
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在二维平面图形渐变算法中,但是对于较为复杂的图形,由于传统算法本身存在的不足,图形渐变过程中有时会出现一些局部自交现象,影响图形的渐变效果。为了避免上述缺陷,提出了一种图像局部自交干扰排除的渐变优化算法。利用小波对图像的边沿像素进行变换,提取图像边沿的纹理特征,利用K均值聚类方法,对边沿纹理像素设置分类阀指,消除图像局部自交干扰。实验结果表明,利用本文算法下的图像渐变过程得到了优化,取得了令人满意的效果。 相似文献
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图像分割在数字图像处理技术中占据重要地位,属于机器运算的视觉技术,在图像理论研究及实际图像处理中得到了广泛重视。图像分割没有唯一的标准和方法,应该按照不同种类的图像应用不同的分割技术。现在的图像,基本已经有相应的分割方法可以对其进行分割,在大多数通用方法的情况下,也有些特殊的图像需要用到特殊技术。讲述了边缘检测应用于图像分割比较常用的3种算法,并对基于边缘检测的图像分割方法进行了研究和分析,指出了图像分割技术未来的发展方向。 相似文献