共查询到10条相似文献,搜索用时 232 毫秒
1.
一种新的图像不变特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决图像特征受灰度及几何畸变的影响,本文利用物理学相关概念对图像进行描述,定义了图像的质量,重心,转动惯量,提出了一种新的图像不变特征即归一化转动惯量(NMI)特征,对其不变性进行了分析,实验结果表明,图像的归一化转动惯量特征具有抗灰度及TRS不变性,且提取方法简单,易于实现。 相似文献
2.
3.
4.
基于脉冲耦合神经网络的图像NMI特征提取及检索方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了简单有效地提取图像重要特征信息, 从而更好地提高检索图像的精度, 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征提取及检索算法. 首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像, 然后提取反映原始图像目标形状、结构分布二值系列图像的一维NMI特征矢量信号, 并将其应用在图像检索中; 同时, 考虑到二值系列图像间的相关性及不同图像间NMI序列值的差异性, 引入了马氏距离结合Pearson积矩相关法的 综合相似性度量方法. 实验结果表明, 所提算法对图像特征矢量序列具有良好抗几何畸变不变特性及对图像表述的唯一性,且具有较好的图像检索效果. 相似文献
5.
基于NMI特征的Auto-Camshift算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于NMI特征及Camshift算法,提出了扩展Auto-Camshift算法,该算法分割得到目标物体,分别对每个物体进行Camshift运算,同时结合了物体归一化转动惯量特征对物体进行学习和辨认。该算法同Camshaft相比,增加了归一化转动惯量NMI这一以目标不变特征为识别基础的特征,同时实现了多物体识别、自主学习。在“富莱德”机器人系统上的试验结果证明所提供的算法在学习和识别系统中有很好的鲁棒性和实时性。 相似文献
6.
7.
离散状态下的不变矩算法研究 总被引:12,自引:0,他引:12
针对R.Y.Wong提出的不变矩算法在离散状态下并不具有比例不变性的情况,本文分析了比例因子对不变矩的影响方式,通过对矩特征实施归一化处理,提出了一种新的不变矩算法,使其具有比例因子不变性,又能保持平移和旋转不变性,并给出了实验结果。 相似文献
8.
针对仿射扭曲图像对之间的匹配问题,传统算法对仿射变换的6个参数都进行归一化,在仿射畸变严重时匹配效果不佳,不具备完全的仿射不变性。为此,提出一种基于参数仿真的图像匹配算法。根据经纬度对摄像机坐标的角度参数进行仿真,利用Harris-Laplace算法提取特征点,使用尺度不变特征变换对其进行描述,由此仿真尺度参数,并归一化平移和旋转参数。实验结果表明,与MSER、Harris-Affine、Hessian-Affine算法相比,该算法的鲁棒性较强,能使所有参数都具有不变性,具有完全的仿射不变性。 相似文献
9.
10.
基于不变矩理论,对玉米病害图像进行二值化、图像归一化处理,提出一种新的、具有较好逼近能力和较强容错能力的RBF-BP神经网络识别系统。利用Hu不变矩特征的平移不变性、比例不变性、旋转不变性和对目标良好的抗干扰性等特性,处理复杂、多变的玉米病害图像,形成不变矩特征矢量样本库。根据Hu不变矩在提取图像特征过程中的可靠性、独立性及数目小的特点和RBF-BP神经网络在识别过程中较好收敛性特点,对玉米病害图像进行特征提取、网络训练和病害特征的识别。仿真实验结果表明RBF-BP神经网络系统的有效性。 相似文献