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1.
多特征复合的角点提取方法   总被引:25,自引:3,他引:22  
提出了一种利用图象灰度特征和边界轮廓点特征相复合的角点检测方法;首先在SUSAN特征检测原则基础上,提出了基于图象灰度特征的快速自适应特征检测方法,用以提取不同图象对比度下目标轮廓上的初角点,利用边沿元对这些包含了部分边缘点的初角点沿边绝缘方向跟踪排序后,再由根据图象边缘特征检测的边界方向变化情况来确定角点位置,同时剔除由于图象数字化而导致的虚假角点,这种方法克服了单一特征提取角点所带来的弊病,提高了角点检测的精度,抗噪能力强,运算量较小,适于实时实现。  相似文献
2.
基于内容的多特征综合图像检索   总被引:15,自引:0,他引:15  
邓诚强  冯刚 《计算机应用》2003,23(7):100-102
相关反馈用于基于内容的图像检索是一个研究热点,事实证明多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索,文章在Rui的动态调整权值方法的基础上,提出了一些改进思想,克服原来方法的一些不足。  相似文献
3.
基于内容的图像检索技术研究   总被引:13,自引:0,他引:13  
介绍了基于内容图像检索(CBIR)技术的研究现状,对图像的检索方法进行了分析,并对图像检索可能涉及到的主要问题进行了讨论。  相似文献
4.
基于多特征自适应融合的核跟踪方法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
提出了一种基于多特征自适应融合的核跟踪框架. 利用目标特征的子模型集合构造了目标的多特征描述, 通过线性加权方法将目标的多个特征集成在核跟踪方法中. 根据各个特征子模型与当前目标及背景的相似性, 提出了一种基于 Fisher 可分性度量的权值自适应更新机制; 同时为了克服模型更新过程中的漂移, 基于子模型的可分性提出了一种选择性更新策略, 实现了在变化场景下的鲁棒跟踪. 基于本文所提多特征跟踪框架, 利用目标的颜色特征与 LBP (Local binary pattern) 纹理特征具体实现了多特征自适应融合的核跟踪方法, 实验验证了本文方法的有效性.  相似文献
5.
基于Fisher准则的多特征融合   总被引:6,自引:0,他引:6  
阐述了单个特征向量及其鉴别矢量与模式可分性的关系,最佳鉴别矢量使模式关于该特征具有最大的可分性。给出了多特征融合的一种方法,它综合考查了模式对不同的特征、不同的鉴别矢量的可分性,由多个特征经融合产生的新特征吸收了单个特征的对模式分类的优势。手写体汉字的识别试验验证了所给方法的有效性。  相似文献
6.
一种基于多特征融合的直线提取算法   总被引:6,自引:1,他引:5  
该文研究了一种在图像中提取直线的算法。直线提取需要尽量将那些因噪声影响而断裂的直线连接起来,同时,还要尽量避免过度连接,才能形成正确反映图像事件实质的特征。该文使用了多种特征作为判断直线是否可以连接的证据,因而降低了误判的可能。对仿真图像和真实图像所做的实验显示了该算法的有效性。  相似文献
7.
支持语义的P2P搜索研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
传统的P2P系统基于单特征词搜索,且不支持语义,有一定的局限性。向量空间模型VSM技术的应用解决了P2P系统中多特征词搜索的问题;标识符空间的分割,使相似文档在邻近的节点范围内聚集,提高了搜索的速度;语义思想的应用,使P2P系统能够理解搜索请求,有利于检索性能,特别是查全率的提高。仿真实验的结果表明:实现了多特征词的搜索;搜索收敛的速度较快;支持语义,检索性能得到了提高;节点达到了较好的负载平衡。  相似文献
8.
基于不确定性度量的多特征融合跟踪   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法. 首先, 针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实, 本文定义了一种新的特征不确定度量方法, 该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献. 同时, 针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷, 提出了一种自适应的多特征融合方法, 融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值, 又对噪声不敏感, 从而提高了目标跟踪的鲁棒性. 各种场景下的实验结果比较表明: 新的融合跟踪算法比单特征跟踪、 乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性.  相似文献
9.
由于建筑物的材质不同、高楼阴影等使居民地的自动提取成为遥感技术的一个难点,而且,在干旱、半干旱区,泥质房顶的居民地与泥质荒漠有异物同谱现象使居民地信息提取更加困难。准确了解防护林草的变化信息对维护沙漠铁路、公路的正常运行,保护绿洲都有重要的意义,而防护林草与荒漠草原因为有相同的荒漠植被类型而波谱相似,所以在干旱、半干旱地区土地利用/覆盖的遥感影像分类,普遍受到同物异谱和异物同谱现象的影响和制约,使传统基于光谱特征的分类方法精度低。仔细分析了研究区典型地物的光谱特征和同物异谱与异物同谱现象,并结合实地考察建立了分类体系。基于知识对监督分类的结果做后处理,准确地提取了居民地和防护林草类型,并对分类结果进行了精度评估。结果表明:与传统的基于光谱特征的分类方法相比,基于多特征的遥感影像分类精度明显提高。  相似文献
10.
多特征组合和图切割支持的物体/背景分割方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
运动物体分割是计算机视觉应用领域中的一个基本问题,阴影和亮度变化均易造成分割结果错误.通过组合多种图像特征,实现了一种新的检测运动物体方法.一方面,组合图像的颜色、梯度和纹理特征,利用梯度和纹理信息时亮度变化不敏感的特性,提高运动物体分割的准确性;另一方面,使用图切割算法对物体/背景进行分割,在不影响整体分割结果前提下修正局部判别错误的像素点,分割结果噪声少且稳定性强.对不同场景的分割结果表明,该方法是高效的和实用的.  相似文献
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