共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
《电子技术与软件工程》2017,(21)
传统的相似图像检索大多基于颜色、纹理、场景等特征,缺少对图像的局部特征提取,忽视了局部特征对相似图像检索的影响,检索效果较差。本文采用视觉BOW(Bag of words)模型,提取图像中尺度不变的SIFT特征,形成视觉单词向量,设计了一个基于视觉单词的相似图像分类检索方法,取得了较好的分类检索效果。 相似文献
2.
部分遮挡目标的稳健局部特征点提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
部分遮挡目标的特征提取是目标检测中的难点问题。针对这一问题,提出一种基于稳健性度量统计分析的部分遮挡目标稳健局部特征点提取方法,该方法建立在目标图像训练集的局部特征点逐步提纯基础上。它首先对目标在不同条件下获取的图像集分别应用SIFT提取相应局部特征点;然后基于统计分析对局部特征点进行粗提取,再通过计算置信度进一步筛选出较稳健的局部特征点;最后分析局部特征点的空间分布等因素提取出最稳健的局部特征点集。实验结果表明,该方法耗时仅为SIFT检测算法的30%,并且保证了检测精度。 相似文献
3.
4.
5.
6.
为了增强归一化区域形状特征提取的稳定性,提升图像匹配效果。研究基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配方法。利用视觉显著性检测方法,获取红外与可见光图像的视觉显著图;通过直方图均衡化与优化配比灰度级动态范围方法,增强视觉显著图;采用仿射归一化方法,提取增强视觉显著图的归一化区域形状特征,匹配区域形状特征,完成红外与可见光图像区域匹配。实验证明:该方法可有效提升图像亮度和匹配红外与可见光图像,获取清晰度更佳的图像;在图像模糊与亮度等变化情况下,该方法边缘保持度与香农熵等分析指标值均与最高值较为接近,即图像匹配效果较优;在不同视角变化角度时,该方法归一化区域形状特征提取的稳定性较佳。 相似文献
7.
8.
针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。 相似文献
9.
不同尺度的局部二元模式(LBP)提取了红外人脸图中不同的微结构局部特征。为了挖掘不同尺度中局部特征的相关性,提出了一种基于多尺度LBP 共生直方图的红外人脸识别方法。传统的多尺度LBP 特征提取方法,丢失了对多尺度特征间相关性信息的提取。为了充分考虑微结构间的相关统计信息,提出了多尺度LBP 共生直方图表示方法,以提取包含在红外人脸图像中的有用鉴别特征。多尺度LBP 共生直方图特征表示方法不仅可以消除环境温度对红外人脸图像特征提取的影响,而且还可以增强对局部特征表示的鉴别性。实验结果表明:多尺度局部二元模式共生矩阵可以增强对红外人脸鉴别特征提取的有效性,提出的红外人脸方法的性能优于基于传统多尺度LBP 和单尺度LBP方法,在相同环境情况下和在环境温度变化情况下可以达到99.2%和91.2%的识别率。 相似文献
10.
针对现有的动态场景图像去模糊方法存在的特征提取不准确、未充分利用有效特征的问题,本文提出了一种基于双分支特征提取与循环细化的动态场景图像去模糊网络。整个网络包括特征提取网络、循环细化网络(cyclic refinement network, CRN)、图像重建(image reconstruction, IR)3部分。其中,特征提取网络包括模糊图像细节和轮廓特征(contour feature, CF)的提取,以残差单元作为特征提取网络的基本单元;循环细化网络通过交替融合轮廓特征和细节特征(detail feature, DF)来细化特征图,得到模糊图像的细化特征(refinement feature, RF);最后,在图像重建阶段,复用轮廓和细节特征,结合残差学习策略将轮廓特征、细节特征和细化后的特征逐级融合后通过非线性映射的方式重建清晰图像。在广泛使用的动态场景模糊数据集GOPRO上的实验结果表明,该方法的平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)达到31.86,平均结构相似度(structure similarity,SSIM)达到0.947... 相似文献
11.
12.
13.
二维特征点的检测和提取是进行图像配准的关键技术。由于不同传感器的成像机理不同,检测和提取的方法也有所不同。针对模糊图像的弱点,分析了通过增强象素模糊属性对比度来提取边界特征的基本原理,实现了两幅图像的配准。计算机模拟实验结果也表明了在实现模糊图像配准的过程中,采用增强象素模糊属性对比度的方法可有效解决图像的边界特征提取问题而且具有较高的配准精度。 相似文献
14.
针对传统提取区域方法受背景区域影响的现象,本文提出了一种基于频谱的人工神经网络提取模糊区域的新方法.对于局部运动模糊图像,其完全模糊区域和局部模糊区域的频谱差异较大,以此作为依据,利用径向基(RBF)神经网络其进行训练,逐步检测并提取出局部运动模糊图像的模糊区域.实验证明,该方法能较好地实现局部运动模糊图像模糊区域的提取. 相似文献
15.
小波变换在医学图像边缘提取中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
边缘是图像的重要特征。医学图像往往较模糊.其边缘特征难以用传统方法检测。小波变换具有良好的局部化特性、多分辨特性.及检测信号局部突变的能力。对图像进行二维小波变换,其梯度模值反映了图像的边缘。介绍一种基于小波变换的图像边缘提取方法。实验证明.与传统边缘检测方法相比,该方法去噪效果好,能提取图像中较弱的边缘,且能使边缘细化。这些特点使得他特别适合于医学图像边缘的提取。 相似文献
16.
目的针对目前模糊图像特征提取与匹配方面, 存在特征提取困难、匹配率低、抗噪以及抗尺度变 化能力弱的缺陷。方法提出一种基于SIFT算法与改进的中心对称局部二值模式相结合的精准 、特征识别 率高的匹配算法。首先采用SIFT进行特征的提取,生成多维的描述子,其次采用本文改进的 中心对称局 部二值模式对高维特征描述子进行降维处理,并采用局部特征区域对降维后的描述子进行特 征检测,并生 成纹理特征图像以及信息分布直方图,对特征区域的特征点进行信息量统计,并设置检测阈 值。提取符合 特征信息要求的特征点,并依据Hausdorff距离算法实现图像粗匹配,最后采用RANSAC算法 进行误差匹 配的剔除来改善匹配的精度和鲁棒性。结果测试结果表明,本文所建议的算法是有效的,它 不仅具有良 好的模糊图像分辨能力和抗尺度变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力 。结论本文 提出的基于视觉模糊的鲁棒特征匹配算法,不仅考虑到传统特征匹配算法的优缺点,也提出 了算法改进的 新思路,而且较SIFT算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高。 相似文献
17.
18.
19.
为取得良好的图像分割效果,利用局部模糊方差区分过渡区与背景区的差异,提出了一种基于局部模糊方差的图像过渡区提取方法并用于图像的分割.首先将利用模糊集构造模糊方差的方法拓展到二维图像的情形,进而利用局部模糊方差构造过渡区.在此基础上通过多阈值的选择方法在过渡区上确定阈值,最后将其用于图像分割.实验结果表明所提方法具有较强的鲁棒性,并能取得良好的分割效果. 相似文献
20.
图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础.研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征(即多角度局部特征)提取算法,研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法,并以基于内容的图像检索(CBIR)为应用实例,验证了算法的有效性和高效性. 相似文献