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1.
在Weber定律的启发下提出一种基于"恰可识别差异"的尺度空间自适应构建方法。Weber定律认为人类感知模式不仅与刺激的变化有关,而且与原刺激强度有关。基于此观点,在图像尺度空间的构建过程中,首先以Marr视觉理论的屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征之和计算图像的信息量,再通过实验获得人类视觉能感知到"恰可识别差异"时的图像信息量变化,最后通过曲线拟合自适应构建图像的尺度空间。实验结果表明,该方法充分体现了人类视觉感知特性,与其他尺度空间构建方法相比,在目标匹配实验中,匹配数目提升了25%以上;在去噪实验中,本算法的去噪效果良好。 相似文献
2.
3.
图像的多尺度表示是指从原始图像出发,导出一系列越来越平滑、简化的图像,这种简化意味着图像信息的丢失。图像角点是图像的一个重要的局部特征,本文结合尺度空间理论,实现了多尺度下Harris角点检测,并利用信息熵计算每一尺度下图像的信息量,信息熵是衡量不同尺度下图像信息的可靠方法。通过实验对提取出的特征点进行攻击,证明了这些点具有很好的鲁棒性,与单尺度Harris角点检测相比,该特征点具有更高的重复率,即尺度不变性。 相似文献
4.
边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。该文综述了多尺度边缘检测技术;介绍了多尺度检测的基本概念;归纳了现有的各种多尺度形态学边缘检测方法。 相似文献
5.
点云是一个庞大的点的集合而且拥有重要的几何结构。由于其庞大的数据量,不可避免地就会在某些区域内出现一些相似点,这就使得在进行特征提取时提取到一些重复的信息,造成计算冗余,降低训练的准确率。针对上述问题,提出了一种新的神经网络——PointPCA,可以有效地解决上述问题;在PointPCA中,总共分为三个模块:a)采样模块:提出了一种average point samping(APS)采样方法,可以有效地规避一些相似的点,得到一组近似代表这组点云的新的点集;b)特征提取模块:采用分组中的思想,对这组新的点的集合进行多尺度空间特征提取;c)拼接模块:将每一尺度提取的特征向量拼接到一起组合为一个特征向量。经过实验表明,PointPCA比PointNet在准确率方面提升了4.6%,比PointNet++提升了1.1%;而且在mIoU评估测试中也有不错的效果。 相似文献
6.
7.
提出了一种改进的特征匹配算法,该算法是基于稳定特征向量,即在多尺度空间下检测图像,得到稳定特征点,并在稳定特征点上利用梯度方向提取特征向量作为匹配要素的一种图像拼接算法.试验结果表明:本算法在速度上和普通的特征拼接算法相差不大,但由于特征点的稳定性,所以具有较好的鲁棒性,适合各种不同特点的图像拼接应用. 相似文献
8.
9.
本文将小波变换和尺度空间滤波作为尺度平移映射(SSM)的特殊情形来考虑,而SSM用来分析单一分形的几何复杂度。这种方法能够揭示分形的结构规律和计算分形维数。最后,运用从尺度平移映射中得出的结果来计算一类分形图像的迭代函数系统(IFS)编码,并用一些例子来说明该方法的效果。 相似文献
10.
基于SIFT特征的遥感图像配准方法研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了基于SIFT特征的遥感图像配准方法,重点介绍了基于特征点提取的算法描述以及针对基于特征点的遥感图像配准算法流程,并通过实验进行了验证。 相似文献