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1.
在民用及军事中都有其广泛应用前景的电子稳像技术研究中,其中重要的一部分就是稳像算法的实现,其核心在于借助帧间图像的差异区分来取得运动参数,因此运动估计模块的质量将直接影响稳像系统的整体运行结果效用。本文主要以图像特征为基础的运动估计方法为研究对象,进行简要分析介绍,同时描述说明边缘匹配法、特征量跟踪法以及特征点匹配法等几种常用算法。 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
3.
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
4.
针对传统电子稳像平台的缺陷,设计基于FPGA的实时稳像系统,运用基于图像分块投影匹配的稳像算法,此系统能够适应存在平移运动同时带有旋转与缩放的运动画面,提高算法的精度与适应性。对此算法与传统算法所消耗时间进行对比研究,结果证明,此系统基本能消除随机抖动。 相似文献
5.
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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提出了一种基于尺度不变特征变换算法的视频图像实时拼接方法。首先,用等焦距柱面变换对待拼接的图像进行处理,使相邻摄像机所拍摄的图像帧投影在同一柱面上;然后,优化k-d树的最近邻算法提高了特征点匹配的速度;最后,随机采样一致性算法剔除了错误的匹配点,提高了匹配的准确性,并得到投影变换矩阵进行多摄像机图像帧拼接。实验结果表明,与传统的图像拼接算法相比,该方法极大地提高了视频图像拼接的鲁棒性,实现了视频图像的实时拼接。 相似文献
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一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于Harris角点特征的精确匹配方法。该方法首先提取参考图像及待拼接图像中各自的Harris角点点集,并计算出这2个点集间每对点的圆形邻域图像的相关系数;再通过提取各个角点邻域的Hu矩特征,获得了该特征下每对点的相似程度。将不同特征下的相似度进行归一化并融合,构造出2个点集间,每对点的相似度表。在此表的基础上,优化匹配结果,使得匹配点对的总体相似程度高,从而得到精确匹配。由于Hu矩特征具有旋转及尺度不变性,因此提取出的角点特征能够较好地抵抗常见的图像变换。最后,实现了一套包括图像预处理、图像对齐与匹配等诸多模块的图像拼接系统。通过实际操作表明,该方法的图像拼接效率较高,有较好的鲁棒性。 相似文献
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杜军 《十堰职业技术学院学报》2012,25(1):106-109
基于特征的图像配准方法作为一种重要的图像配准方法,是近年来图像配准技术的研究热点。本文对BRISK算法进行了详细的描述。详细介绍了FAST角点特征提取算法、尺度空间构造以及尺度空间关键点检测方法、关键点描述方法和特征点匹配算法,给出了算法实现基本流程图。 相似文献
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图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。 相似文献
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在前人的研究成果的基础上,对指纹识别的各个过程,包括指纹图像预处理、指纹图像特征点提取、指纹匹配等相关算法进行了研究。特别是在指纹图像匹配阶段,为了得到较好的效果,采用了两次匹配的过程,第一次匹配使用传统的基于特征点的匹配方法,能够迅速地去除差距很大的图片和效果较好的匹配图片,而第二次匹配使用了基于可变界限盒的串距离匹配方法,这种方法能够更好地适应指纹图像的非线性形变等情况。通过这样的两次匹配,能够得到比较满意的匹配结果。 相似文献
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张变莲 《西安文理学院学报》2009,12(4):55-58
针对三维重建技术的需要,提出一种基于SUSAN角点匹配的技术,实现了对多视角二维图像的精确匹配定位.该技术首先利用了相关匹配技术,对多幅图像中的相似区域进行粗略定位,再在该粗略区域内,分别提取SUSAN角点的位置,各视角图像中的角点均对应于空间的同一点.实验证明,该技术可以有效地计算出空间特征点的位置. 相似文献
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在计算机平面设计中,需要利用三维立体模型进行视觉重构,以提高平面设计的立体美化感。传统方法采用多维透视变换平滑方法进行视觉重构,在三维立体模型受到散点噪声干扰下,重构效果不好。提出一种基于超像素纹理分割的三维立体模型重构算法,首先对三维立体模型进行图像视觉特征采集和降噪处理,对降噪滤波输出的图像进行不规则三角网构建,并在构建的三角网中进行超像素纹理分割,通过纹理特征提取结果进行视觉重构,实现算法改进。仿真结果表明,采用该方法进行三维立体模型重构的特征分辨率较高,视觉信息的美化效果好,信息呈现较为准确,误差率低,在计算机平面设计中展示了较好的应用性能。 相似文献
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为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。 相似文献
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在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。 相似文献
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将传统相似三角形匹配方法和快速二维聚类匹配方法进行融合,再利用基于灰度的方法对部分伪匹配三角形进行剔除,实现了一种新的抗旋转、缩放的特征点匹配算法．融合后的算法对有效点的要求降低,同时通过在复数向量空间中进行相似三角形检索及参数聚类,提高了算法的效率． 相似文献
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为解决塔式起重机视觉系统获取的图像序列抖动,采用Kalman滤波投影估计算法复合控制的电子稳像技术使抖动达到最小。基于投影估计和Kalman滤波相结合的稳像算法是指在运动估计过程中,通过中值滤波对视频稳像进行预处理,采用投影法来进行运动估计,在Kalman滤波下,根据抖动矢量对当前帧进行补偿,得到稳定的视频。对塔式起重机因操作过程中遇到的视频图像序列进行稳定处理,使输出的视频图像序列稳定而清晰。仿真实验结果表明:该方法可以使稳定精度提高,更适合塔式起重机操作员观察,提高了效率和安全性。根据抖动向量利用闭环反馈原理来补偿当前帧,在第一时间及时消除抖动,获得稳定的视频。 相似文献
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由于传统SURF匹配算法选取大量不符合预期的特征点,增加了后期匹配运算时间,导致不能满足工业级应用快速性的要求。提出一种改进的SURF算法,首先对摄像头获取的目标图像进行均值滤波处理,然后选择合理阈值、运用Canny算子对获取的目标图像进行边缘检测,再通过Hessian矩阵获取图像局部最值,并利用SURF算法对边缘图像进行匹配。仿真结果表明,该SURF算法在应用于工业机器人目标识别匹配时,既能减少匹配时间,又可以提高匹配准确度。 相似文献
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提出一种基于相似度特征匹配和自适应资源调度的工业生产物流供应链大数据资源融合技术。首先构建了工业生产物流供应链大数据资源调度数据处理平台,进行物流供应链的大数据特征采样,对采样的数据流进行相似度特征匹配。采用自适应资源调度方法进行数据滤波和特征融合,以此为基础进行物流供应链的优化调度,以提高大数据的并行处理效率。仿真结果表明,利用该算法进行大数据资源融合效率较高,配准性能较好,执行时间短,性能优于传统算法。 相似文献
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针对传统SURF匹配算法在特征点选取阶段选取了大量不符合匹配预期的特征点,增加了后期匹配的运算复杂度,提出一种SURF算子和显著区域检测相结合的方法。为使检测出的极值点和预期匹配的目标更加接近,用SURF算子构建出尺度空间图像后对该空间作显著区域检测,再对特征点赋显著度权值并通过孤立点剔除和局部冗余筛选出目标点,筛选后的特征点比传统方法得到的特征点数量明显减少,在降低时间复杂度的同时匹配精度提高了18%。特征匹配时引入RANSAC算法剔除误匹配点对,对匹配结果作进一步修正。实验表明,与传统SURF算法比较,改进算法在实时性和匹配精度方面均更优。 相似文献