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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
形状上下文是一种广泛应用的图像形状特征提取与匹配算法,针对其特征不具有对 称不变性,无法对互相对称的相似图像建立匹配的问题,提出了一种具有对称不变性的改进形状 上下文特征提取与匹配算法。在形状边缘采样点上计算形状上下文中的角度关系描述时,令该点 的梯度方向为极坐标系的0°,并比较特征0 到π 与π 到2π 两个角度区间内其他边缘点的数量大 小,根据比较结果,调整极坐标系中角度增加的方向,从而使特征具备对称不变性。在迭代变形 与计算形状上下文时,仅在第一次迭代中使用改进的形状上下文特征,从而使匹配更加稳定。仿 真实验证明,该算法能够有效地在互相对称的相似图像间建立匹配,提高检索精度。  相似文献   

2.
为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于离散曲线演化的形状匹配算法.首先利用改进的离散曲线演化算法对形状轮廓进行特征提取,获得具有重要视觉部件的轮廓;然后计算该轮廓的形状上下文特征描述符;最后利用动态规划算法计算形状上下文特征描述符的相似度.通过在MPEG-7,Kimia以及Swedish Leaf形状数据库上的实验结果表明,该算法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和匹配精度.此外,改进的离散曲线演化算法可与不同形状描述子融合形成新的形状匹配算法.  相似文献   

3.
基于不变矩图像匹配虽然克服了性能的不稳定性,在相对平移、旋转尺度变换的鲁棒性等方面具有一定的优势,但由于其计算公式复杂,匹配耗时长,实时性差。针对此提出了一种新的基于主目标区域的形状的图像匹配算法。此算法先取出待匹配图像的主目标区域,通过提取主目标区域的7个矩不变量图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用花朵等图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性。  相似文献   

4.
一种基于对数极坐标变换的快速目标识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在目标识别的过程中,观察目标图像相对于基准目标图像会存在尺度、方向和位置的变化,使得识别速度和准确率降低,针对这一问题,提出了一种快速对数极坐标变换算法,加快了从笛卡儿坐标转换到对数极坐标的过程,通过采用双轴投影相似度分析算法对目标图像进行匹配,进一步加快了识别速度,同时保证了匹配的可靠性,理论分析和试验结果表明,该算法在计算效率和目标识别正确率方面具有较好的性能。  相似文献   

5.
针对手势识别实时性和鲁棒性不足的问题,提出基于指尖角度集核密度估计的特征提取方法。通过对一般手势定义指尖角度集并提取指尖角度集核密度估计特征。为解决形状匹配的相位漂移问题和进一步提高实时性,对该特征集有效区间归一化和均匀采样得到指尖角度集核密度估计序列。基于互相关系数形状匹配算法进行手势识别。实验分析表明,采用该特征提取方法的任意手势识别实时性和鲁棒性比现有方法有显著提高。  相似文献   

6.
复杂地面目标前视红外景象匹配算法*   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对复杂地面目标前视红外图像边缘模糊、背景杂乱无章,无直接可用的同源基准图的情况,研究了一种灰度与形状特征相结合的由粗到精景象匹配算法。在粗匹配阶段,将积分图像引入归一化积相关算法中,并对其计算公式进行了近似,使运算速度大大加快;精匹配阶段,利用实时图与所制备基准图形状相似的特点,采用形状上下文进行匹配。实验结果显示,该算法匹配精度高、速度快,对于复杂地面目标前视红外图像的匹配识别具有一定的应用价值。  相似文献   

7.
视觉注意机制在大视场目标快速定位中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
视觉心理学研究表明人类在看一个场景时,往往会在很短时间内找到几个显著区,然后再细看显著区域的内容,这样可以使得人类可以快速分析复杂图像。算法首先模拟人类视觉系统特点,根据图像的底层信息如对比度、方向、亮度等提取图像中几个最需要关注的显著区域,然后按照显著性由强到弱的顺序分别在每个显著区域利用具有尺度旋转不变性的对数极坐标变换方法进行目标的匹配定位。该方法在没有牺牲定位准确度的前提下,大幅减小了运算复杂度。实验表明该算法定位速度快而且准确。  相似文献   

8.
基于不变矩图像匹配虽然克服了性能的不稳定性,在相对平移、旋转尺度变换的鲁棒性等方面具有一定的优势.但由于其计算公式复杂,匹配耗时长,实时性差。针对此提出了一种新的基于主目标区域的形状的图像匹配算法。此算法先取出待匹配图像的主目标区域,通过提取主目标区域的7个矩不变量图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用花朵等图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性。  相似文献   

9.
传统的手语识别方法基本都是利用离散的各帧静态图像进行识别,存在一定局限性,根据普通摄像头获得的视频图像,并采用方向直方图来获得单帧的静态特征矢量和各帧图像间的动态特征矢量.实现手语的识别.首先针对头两帧图像,通过手部边缘轮廓提取算法找到手的区域,然后从中提取出能表现手部形状的静态特征矢量.同时,对连续帧的图像做动作评估,获得手部移动的动态特征欠量.最后,将手部形状的静态特征与动态特征结合,采用使用欧氏距离作为矢量问匹配程度的度量算法以实现手语识别.实验对5个人的5种手语分别进行测试,均能正确识别,结果验证了该方法的有效性.  相似文献   

10.
裴志军 《计算机应用》2008,28(4):966-968
目标匹配识别中,特征列表相关算法可以有效减少计算时间,匹配具有较高的峰值系数和峰值信噪比,清晰识别目标。提出一种基于方向最小核值相似区(SUSAN)特征列表的目标匹配方法,考虑特征点的方向信息,应用SUSAN原理提取特征并列表描述图像,匹配相似测量基于特征点归一化误差均值,有效降低了算法的噪声敏感性。  相似文献   

11.
一种三维模型形状检索描述符   总被引:4,自引:1,他引:3  
为了解决基于关键字的搜索方式不能准确查找三维模型的问题,对三角网格形式的三维模型提出一种基于内容的模型搜索算法.首先将模型中的三角网格再次划分,增加形状函数的维度,定义了一种新的三维模型形状函数,以提高形状函数的准确性;然后确定三维模型的极轴,将三维模型绕任意轴的旋转转换为绕极轴旋转,增强了球面调和方法提取的形状描述符旋转不变性;最后根据形状描述符之间的欧氏距离来度量三维模型的相似程度.实验结果表明,该算法适用于基于内容的三维模型搜索,并且在准确性和时效性方面都令人满意.  相似文献   

12.
针对目前图像表示中引入空间位置信息的空间金字塔匹配方法缺乏对图像中视觉物体平移、缩放和旋转的考虑,提出一种基于视觉词汇形状描述模型的图像表示方法。该方法相对于每个视觉单词的几何中心建立空间几何模型,保证平移不变性;给出对数极坐标空间金字塔匹配,对对数极半径做归一化,保证缩放不变性;在空间金字塔划分过程中确定极角的主方向,从而保证旋转不变性。分别在Caltech-101数据集和自建图像数据集上对该方法进行了验证和比较。实验结果表明,该方法提高了分类识别准确率,特别是对于包含明显平移、缩放和旋转变化的图像数据集;该方法的方差较小,说明其鲁棒性更强。  相似文献   

13.
指纹匹配是实现指纹识别的重要环节,提高识别率并减少算法复杂度是指纹匹配的核心问题。本文针对现有指纹识别系统荐在的参考点定位复杂、准确度不够高、适应性不够强等问题,提出了一种利用指纹的方向图和指纹纹线特征相结合确定参考点的方法,并通过调整极角进行基于极坐标的点点匹配,显著提高了指纹匹配的速度和精度。实验结果表明,该算法复杂度低、鲁棒性好、识别率较高,有较强的实用性。  相似文献   

14.
15.
16.
王瑞  杨润泽  尹晓春 《微机发展》2011,(9):70-72,76
文中研究在随机光场照射下基于窗口的密集点匹配算法。针对基于窗口匹配中出现的细节平滑问题,提出了在窗口内对像素点引入权值参数来提高细节部分测量精度的方法。在匹配前对图像进行校正,使得各极线和图像坐标系的横轴平行,在匹配过程中不需要再计算极线方程,大大提高了匹配的效率。根据待匹配图像的灰度信息和摄像机的内外参数信息,通过求解对应窗口内像素点向量夹角的方式进行双目立体匹配。在试验中,完成了棋盘格图像的密集点匹配,并与典型区域匹配算法进行了匹配效率与视差图效果的对比分析,验证了文中算法在匹配效率和视差图效果方面的优越性。  相似文献   

17.
针对双目立体匹配中存在的误匹配、视差场稀疏等不足,提出了一种将区域匹配和特征匹配相结合的块匹配算法.对匹配图像对进行极线校正和限定搜索区域,采用SAD算法进行相似度测量.对小型无人机动平台的双目系统采集的任意一幅图像对用不同大小的匹配窗进行匹配.对结果进行了分析,结果表明了该方法的良好效果及实用性.  相似文献   

18.
19.
FAST-9检测子不具备尺度不变性,为此,提出一种基于多尺度FAST-9的图像快速匹配算法。对图像建立高斯尺度空间,在各图层上应用FAST-9检测子分别提取特征点,在其周围建立圆形区域并分配主方向,同时建立方形区域构造SURF描述子,利用基于最近邻匹配方法进行匹配。实验结果表明,与SURF、SIFT算法相比,该算法具有较高的匹配速度。  相似文献   

20.
We present a novel approach for the estimation of a person's overall body orientation, 3D shape and texture, from overlapping cameras. A distinguishing aspect of our approach is the use of spherical harmonics for 3D shape- and texture-representation; it offers a compact, low-dimensional representation, which elegantly copes with rotation estimation. The estimation process alternates between the estimation of texture, orientation and shape. Texture is estimated by sampling image intensities with the predicted 3D shape (i.e. torso and head) and the predicted orientation, from the last time step. Orientation (i.e. rotation around torso major axis) is estimated by minimizing the difference between a learned texture model in a canonical orientation and the current texture estimate. The newly estimated orientation allows to update the 3D shape estimate, taking into account the new 3D shape measurement obtained by volume carving.  相似文献   

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