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一种用于图像序列拼接的角点检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了Harris角点检测算子的实现原理及其用于图像序列拼接时存在的不足,从几个方面提出了改进:用新的X和Y方向梯度算子求取图像导数,对灰度变化更敏感;改进了角点响应函数,避免了k值选择的随机性;根据图像序列首图像自动确定R阈值,提高了算法的自动处理能力和速度;根据目标像素点的8邻域范围进行亚像素精确定位,角点位置更加准确.实验结果表明,改进算法无需人工干预,特征点提取的速度比传统算法提高了约61.3%,能更好地适应图像拼接的实际应用,是一种快速有效的角点检测方法. 相似文献
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分析了超光谱遥感图像的特征,根据它对压缩算法的特殊要求,提出了基于位平面的无损压缩算法.对于相关性较高的高位位平面采用计算位平面的差值矩阵直接去相关,而相关性较差的低位位平面则采用四叉树划分的方法重组各个像块的大小、位置、灰度信息,从而得到图像的混合编码.实验结果表明,该算法与其它常用无损压缩算法压缩比相当,但压缩时间提高了50%左右.该算法简单实用,适合有实时性要求的超光谱遥感图像压缩. 相似文献
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图像自动拼接融合的优化设计 总被引:7,自引:4,他引:3
为了扩大摄像机拍摄图片的视场范围,提出了一种结合频域和空域进行图像序列自动拼接融合的优化算法。基于频域相位相关方法改进排序并确定重叠区域,使用改进的Harris算子在空间域提取图像角点(无需人工设定阈值),并通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对;然后,用RANSAC法实现精确匹配;最后,利用图像均值结合线性加权函数实现图像的整体亮度调整和融合拼接。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征提取匹配过程不仅提高了拼接成功率,其单次拼接时间较现有算法也提高了40%左右;另外,该算法较好地解决了图像间对应点难以确定的问题,对光照变化图像的拼接融合取得了满意的效果。 相似文献
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通过分析智能交通信息物理系统(IT-CPS)原理和情景感知技术,提出了一种包含4个部分的情景感知体系架构,研究情景感知技术在智能交通CPS中的应用,建立了包含4个层次的基于情景感知技术的IT-CPS模型,并详细叙述了其工作流程,着重讲述了基于情景信息推理的过程这一核心,最后说明了这种技术的意义。 相似文献
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该文深入研究从视频流中提取运动车辆进行车牌识别的问题,提出了一种车牌识别算法,根据该算法开发了基于MFC的视频流车牌识别可视化系统。算法采用三帧差分与背景消减相结合的方法提取含有运动车辆的关键帧,对关键帧进行灰度化,采用Sobel算子进行边缘检测,融合形态学处理对关键帧进行去噪,从而实现车牌的定位,用投影法结合字符特征对车牌字符进行精确分割,采用BP神经网络算法提取字符特征,输出字符识别结果,由此完成车牌字符识别。通过对50组不同的车辆视频进行检测识别,识别率(包含汉字)达到96%以上。 相似文献
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一种基于角点特征的图像拼接融合算法 总被引:3,自引:3,他引:0
针对普通摄像机存在的视场不足问题,扩大摄像机拍摄图片的视场范围,提出了一种基于特征点的图像拼接融合算法.实验结果及精度分析表明,图像拼接的效果良好,部分对应点匹配的平均绝对误差和均方根误差为0.272 9 pixel和0.299 0 pixel,达到了像素级精度.该算法能够较好地解决图像间对应点难以确定的问题,有效去除了伪匹配点,而且对光照变化图像的拼接融合能取得满意的效果. 相似文献
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