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该文针对目前高光去除算法中存在的颜色失真问题,提出了一种基于MSF图像的局部高光去除算法,并通过一种基于颜色聚类的算法提高了高光区域选取的准确性.实验结果表明,所提出的算法可以解决已有算法中存在的颜色失真,提高了高光分离可靠性. 相似文献
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基于CCD的汽车照自动识别系统 总被引:9,自引:1,他引:8
介绍了一种基于CCD的汽车牌照自动识别系统,它有着广泛的用途,如车流量统计、车辆身份确认、车辆违章查询等等。实际运行情况表明本系统有较高的识别率,性能是令人满意的。 相似文献
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欲实现汽车监控和管理智能化,必须正确识别牌照字符,在识别过程中,关键是特征向量的提取,小波变换能有效地提取字符的结构特征,而矩能够很好的地其进行描述,该文提出了一种用线性矩和小波变换提取数字、字母字符特征的方法,实验证明该方法有很高的识别率,达到97%以上,能够有效地进行字符的分类,可满足实际应用。 相似文献
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回环检测是同步定位与地图构建系统的组成模块,目前大多数回环检测算法从数据帧提取特征描述子,通过描述子之间的欧氏距离搜索回环,未对提取的特征描述子进行特征增强.针对上述问题,文中提出基于度量学习的回环检测描述子提升算法.设计轻量级算法模块,对生成的描述子进行特征空间变换,增强描述子的区分能力,有效提升回环检测性能.通过位... 相似文献
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通过双目立体视觉重建得到的真实物体3维模型一般具有较大的噪声,并可能存在孔洞。针对这一问题,提出在规则3维点集下,通过非局部(NL)方法来滤除3维模型的噪声并填补孔洞。为提高算法效率,对含孔区域和非孔区域的点集,分别做基本NL滤波和基于主成分分析的NL滤波,然后进一步通过NL方法对孔洞做填补。实验结果表明,对于多种真实物体,所提出的方法均能有效地重建3维模型,且与其他方法相比具有更高的精度。 相似文献
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目的 近红外(near-infrared,NIR)图像在夜视和去雾等方面发挥着重要作用,RGB-NIR图像融合是一种常见且有效的处理方式。在实际图像处理过程中,图像的不同对象区域因特性不同需要进行差异化处理,但是现有图像融合算法在植被和天空图像区域存在明显不足。对此,提出RGB-NIR联合图像的植被和天空区域概率模板生成算法。方法 以植被为感兴趣区域,基于RGB图像各通道比值和扩展归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)两种特征,提出RGB-NIR联合图像的植被区域概率模板生成算法。以天空为感兴趣区域,基于透射率图引导的局部熵和扩展NDVI两种特征,结合像素高度信息,提出RGB-NIR联合图像的天空区域概率模板生成算法。两种算法生成的植被和天空的概率模板在RGB-NIR图像融合过程中利用概率模板对权重矩阵进行修正,可明显改善融合效果。结果 检测植被的模板生成算法与传统NDVI进行比较,在对比度和鲁棒性方面有更大优势;与语义分割进行比较,在准确度和纹理细节上有更好表现。检测天空的模板生成算法与当前的概率模板天空检测算法相比,准确率更高,边缘过渡更平滑;与当前的二值模板天空检测算法相比,在检测效果相当的情况下能保留更多细节信息,并且对小物体的划分更为准确。以本文检测算法修正后的图像融合结果在保持细节增强效果的同时,视觉感观更为自然,在定量指标上也更占优势。结论 本文提出的概率模板生成算法结果准确、性能鲁棒,能有效提升RGB-NIR图像融合的效果,特别是在涉及权重的图像融合中能更好地结合与应用。 相似文献