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特征提取是基于视觉定位的关键,只有选择合适的特征及特征提取方法才能确保定位精度。选取结构简单、成本低且易实现的单目视觉定位技术作为研究对象,以屋顶上的结构光电作为观测数据来源。为得到耗时少、提取数目满足定位需求的特征点提取算法,对Moravec、Harris、Harris-Laplace、SUSAN、DoG、FAST等6种特征点提取方法进行比较,选出合适该环境下的特征点提取方法。实验表明,在提取结构光环境下,FAST特征点提取耗时优于其它算法,并且提取数目满足定位所需点数目。 相似文献
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基于Moravec算子和改进的SIFT算法的图像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
根据sIFT算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响．但其还难以满足图像处理实时性的要求,利用Moravec算子对SIFT算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量．通过仿真实验,证明改进的SIFT算法可以提高识别、匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下对图像匹配精度和速度的需求． 相似文献
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为了克服传统灰度图像配准方法计算量大、适应能力差等问题,研究了一种基于SIFT角点的图像配准方法。比较了常用的两种特征点提取算子——Harris角点算子和SIFT特征点提取算子,通过性能对比选择SIFT角点作为特征点。SIFT算子提取的特征点可能集中在某一个小区域,采用最大统计滤波对图像进行非最大抑制的方法来进行角点分布的控制。实验证明该方法可以获得的角点分布比较均匀;针对特征点的匹配,首先采用LTS Hausdorff距离进行特征点的初匹配,然后采用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法去除伪匹配的特征点对。实验证明,该方法可以实现图像的精确配准。 相似文献
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Harris算子是在计算机视觉和图像处理领域使用非常广泛的点特征提取算子,利用其计算简单和稳定的特性对车辆的角点特征进行了实验,收到较好的效果,并为进一步地图像理解打下了基础。 相似文献
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针对传统Sobel边缘检测算法因方向模板限制而出现边缘定位精度不高,以及对叠加噪声的图像边缘检测效果不佳的问题,提出了一种基于传统Sobel算子的改进算法。首先将水平和垂直两个方向模板增加至8个,提高边缘的定位精度;然后利用边缘的最大后验概率估计,对采用八方向Sobel算法检测出的梯度图像进行最佳阈值分割处理,增强算法的抗噪声能力。实验结果表明,改进算法提取的边缘信息完整准确,对噪声干扰有较强的抑制能力。 相似文献
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遥感影像具有数据量大、数据结构复杂、连续、存在缺损与误差等特点,根据遥感影像的特点,提出一种基于多代表特征树的CAMFT算法.该算法通过多代表点特征树把海量空间数据进行压缩来提高效率,并且可以捕捉复杂形状聚类;算法CAMFT融人了采样思想,进一步增强了处理大型数据的能力.实验结果表明,该方法聚类精度优于K-Mean算法. 相似文献
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处理无人机影像数据时,Harris角点检测算法具有较强的鲁棒性和稳定性。使用Harris角点检测算法时,影像边界处由于影像畸变影响,生成的特征点存在角点聚簇和伪角点的概率非常大,在处理该类问题时,通常是删除影像边界生成的角点。针对影像边缘特征点删除量的合理性进行了实验：先对影像生成特征点面积进行限制,用Harris算法提取特征点。然后用非极大抑制算法选取特征点,去除伪角点和聚簇的角点,生成最佳缝合线进行影像匹配融合。最后对比影像生成特征点面积和最后影像匹配效果,论证影像边缘删除Harris角点的合理量。实验结果表明,相对于传统的直接删除边界Harris角点方法,该方法更可靠更精确。 相似文献
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基于特征点的最近邻配准算法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用尺度不变特征点的提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法进行配准,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该算法具有配准精度高,鲁棒性好的特点. 相似文献
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研究了彩色图像边缘检测问题。针对传统边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等情况,提出了基于数学形态学彩色图像边缘检测改进算法。该方法将利用数学形态四运算,即膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,并根据不同的结构元素的尺度大小和结构元类型,给出了一种改进的形态学抗噪型边缘检测算子,有效地检测出完整的图像边缘信息,并保持图像边缘的平滑性。实验结果证明了,与传统的边缘检测算法相比,本文提出的算法能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。 相似文献
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多视角图像的配准一直是国内外数字图像配准领域,研究的热点与难点。本文采用基于仿射不变的理论以及SIFT算法来实现多视角图像的配准。该算法对任意角度拍摄的图像具备较稳定的特征匹配能力。 相似文献
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多视角图像的配准一直是国内外数字图像配准领域研究的热点与难点。本文采用基于仿射不变的理论以及SIFT算法来实现多视角图像的配准。该算法对任意角度拍摄的图像具备较稳定的特征匹配能力。 相似文献
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为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。 相似文献
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相较于传统单点传感器检测火灾的方法,采用视频检测火灾更快、更可靠,而且可以提供火灾大小、增速等直观的图像信息。结合图像处理技术,设计一种可以同时检测火焰和烟雾的视频火灾检测方法。首先,通过提取移动区域的方式,并利用改进的火灾颜色模型提取出疑似火灾区域;然后,选出抗干扰能力强的火灾特征并对提取各特征的方法进行设计;最后,将火焰特征输入支持向量机进行火焰判别,将烟雾各特征与阈值比较后的结果输入可调节检测灵敏度的逻辑运算器进行烟雾判别,结合火焰与烟雾判别结果决定是否进行火灾预警。大量实验结果表明,该方法不仅可以检测明火,而且可以检测阴燃火,在检测准确率、误报率及反应时间上都有更好的表现。 相似文献
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为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
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针对传统五线谱识别方法存在谱线过删和漏删的缺点,以及现有音符特征提取方法与谱线删除相互制约的问题,提出一种改进的、无需删除谱线的特征提取方法。在图像预处理阶段保留谱线,将音符与谱线同时投影,结合音符符杆垂直像素数据与音符其它部位像素数据携带的映射特征,对横纵向投影数据进行数理统计分析,得到供音符类型识别的归一化特征值,再利用基准谱线与音符符头的相对位置获取音调信息。实验结果表明,该方法在保证较高识别精度的基础上,进一步提高了识别速率,可以有效识别音符组合形式较复杂的乐谱,对于五线谱识别应用具有重要意义。 相似文献
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为了满足近年来在服装电子商务高速发展背景下急剧增长的服装图像分类与定位需求,实现对服装图像的目标检测,提出基于Faster R-CNN的服装目标检测改进方法。借助残差神经网络的特征提取能力进行服装图像特征提取,采用RPN网络进行服装候选区域生成,经过RoI兴趣区域池化后接入分类层与回归层,调整网络结构,融合服装图像的HOG底层特征,从而针对性地实现对服装图像的目标检测。实验结果表明,该方法构建模型的平均准确率为0.902,运行速度为8.9帧/秒,具有一定的实用价值。 相似文献
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在局部二进制模型和多分辨率分析的基础上,提出一种基于局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法。对纹理图像采用局部圆形邻域作为局部模板进行局部频率变换,对各频段图像实现多分辨率分析,提取多尺度下的特征向量,结合SVM算法进行分类实验。结果证明,该方法在继承了LBP对光照因素具有的稳定性的同时,具有旋转不变性特征;利用NSCT在多尺度下进行的纹理特征提取也满足尺度不变性的需要,与其他方法相比提高了分类准确率。 相似文献