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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
基于分支特征点的导航用实时图像匹配算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了满足景象匹配辅助导航系统需要同时获取飞行器位置和航向偏差的需要, 提出了一种基于分支特征点提取的图像匹配算法. 传统的图像匹配算法需要全局搜索匹配特征点, 耗时巨大, 而只提取分支特征点来匹配能满足导航系统实时性的要求. 在匹配算法方面, 提出了采用加权 Hausdorff 距离算法来进行匹配. 同时, 根据分支特征点的特性, 推导了相应的权值求解公式. 仿真结果表明, 本文提出的匹配算法耗时较短, 能满足导航系统实时性的要求, 且定位参数的求解也完全正确.  相似文献   

2.
基于Hausdorff距离的图像配准快速算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
杨通钰  彭国华 《计算机工程》2011,37(12):193-195
在图像配准过程中,传统Hausdorff距离算法的计算量较大。针对该问题,提出一种基于Hausdorff距离的图像配准快速算法。将参考图像和待配准图像进行边缘检测,在待配准图像上任意选取一个模板,通过设定一个变化的阈值对Hausdorff距离算法进行改进,以减少不必要点的计算,实现快速匹配,并根据匹配数据,对图像进行尺度变换及旋转操作,使2幅图像能在空间上配准。实验结果表明,与传统的配准算法相比,该算法的计算复杂度较低。  相似文献   

3.
Localization and tracking of vehicles is still an important issue in GPS‐denied environments (both indoors and outdoors), where accurate motion is required. In this work, a localization system based on the random disposition of LiDAR sensors (which share a partially common field of view) and on the use of the Hausdorff distance is addressed. The proposed system uses the Hausdorff distance to estimate both the position of the LiDAR sensors and the pose of the vehicle as it drives within the environment. Our approach is not restricted to the number of LiDAR sensors (the estimation procedure is asynchronous), the number of vehicles (it is a multidimensional approach), or the nature of the environment. However, it is implemented in open spaces, limited by the range of the LiDAR sensors and the geometry of the vehicle. An empirical analysis of the presented approach is also included here, showing that the error in the localization estimation remains bounded in approximately 50 cm. Real‐time experimentation as validation of the proposed localization and tracking techniques as well as the pros and cons of our proposal are also shown in this work.  相似文献   

4.
针对图像配准问题,提出了基于Harris及SIFT(Scale-invariant feature transform)特征的Hausdorff距离方法来实现图像配准。首先利用harris角点检测和SIFT特征提取参考图像和待配准图像的角点,通过两种方法获得的角点在融合之后获得更大的角点搜索范围,再利用相似一致性匹配原则剔除错误角点,进而通过改进的Hausdorff距离算法完成图像的配准操作。结果证明,改进算法比传统Hausdorff距离算法运行时间更短,算法时间降低约45%,具有较强的抗噪声能力和旋转鲁棒性,提高了图像配准的效率和精确性。  相似文献   

5.
基于改进的加权Hausdorff距离的图像匹配*   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种改进的加权Hausdorff距离,并将其应用于字符图像的匹配.该方法根据字符图像的结构特征对字符不同区域设置不同的权重.实践表明该方法改善了图像匹配效果.  相似文献   

6.
一种基于Hausdorff 度量的多传感器图像配准方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
描述了一种基于Hausdorff 度量的合成孔径雷达和光学图像配准方法。首先用基于低帽滤波的方法提取待配准图像的闭合轮廓。然后对较长的轮廓进行Hausdorff 度量初匹配, 并对初匹配的结果使用轮廓中心的相对距离比直方图聚束检测法进行一致性检测。最后, 在得到正确的闭合轮廓对后, 使用最小二乘法计算图像的变换参数。考虑到雷达图像的相干斑噪声以及多传感器图像成像时间造成的变形, 多传感器图像提取的轮廓会有一定的差别。而Hausdorff 度量对误差有很好的容忍性, 因此本方法可以对多传感器图像进行配准。  相似文献   

7.
吴政  冯燕  陈武 《计算机仿真》2009,26(10):237-240
为了提高辅助导航中多传感器图像匹配的精确性和实时性,首先提取图像的边缘特征,并用3-4距离变换(3-4DT)方法对边缘二值图像进行变换,以变换后的边缘距离图像为匹配特征;针对传统Hausdorff距离的局限性提出了一种融合点集重合数的Hausdorff距离,并以之为相似性度量;搜索策略根据人眼视觉系统的机制采用一种由远到近的分层匹配方法,同时使用一种改进的实数编码遗传算法来加快底层图像匹配的速度。实验结果为平均匹配时间为1283m s,平均误差值为1.036,表明匹配方法能满足导航要求。  相似文献   

8.
为了提高人耳检测中图像匹配的精确性,提出对内外耳轮廓加权,并利用Hausdorff距离进行人耳检测的算法。在传统的Hausdorff距离匹配中,图像如果受噪声干扰或边缘不连续等情况,检测结果不理想。因此为使检测位置更加接近外耳轮廓,需要强调外耳轮廓的作用,这通过对外耳加大权值、对内耳加小权值实现,然后再结合加权Hausdorff距离进行图像匹配计算。仿真实验表明,提出的算法是有效的。相比传统Hausdorff距离和平均Hausdorff距离的匹配,人耳轮廓加权的算法更加精确。  相似文献   

9.
由于传统Hausdorff距离算法对减少非零均值高斯噪声的干扰不明显,且匹配精度不能满足惯导的要求,因而提出了一种改进的算法分支点的加权Hausdorff离(Weiighted Hausdorff Distance,WHD)算法,并给出了权值的求取公式。方法能有效匹配被非高斯噪声污染的图像,提高景象匹配的精度和速度,增强算法的鲁棒性。并对提出的WHD算法与部分的平均距离算法(PMHD)分别作仿真实验进行比较,证明了前者算法的实用性和有效性。  相似文献   

10.
In this paper, we present an approach for 3D face recognition from frontal range data based on the ridge lines on the surface of the face. We use the principal curvature, kmax, to represent the face image as a 3D binary image called ridge image. The ridge image shows the locations of the ridge points around the important facial regions on the face (i.e., the eyes, the nose, and the mouth). We utilized the robust Hausdorff distance and the iterative closest points (ICP) for matching the ridge image of a given probe image to the ridge images of the facial images in the gallery. To evaluate the performance of our approach for 3D face recognition, we performed experiments on GavabDB face database (a small size database) and Face Recognition Grand Challenge V2.0 (a large size database). The results of the experiments show that the ridge lines have great capability for 3D face recognition. In addition, we found that as long as the size of the database is small, the performance of the ICP-based matching and the robust Hausdorff matching are comparable. But, when the size of the database increases, ICP-based matching outperforms the robust Hausdorff matching technique.  相似文献   

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