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1.
SURF算子为了改善SIFT的计算复杂度高的问题,简化和近似了DoH(Determinant of Hessian),这样不仅保证了算法结果的稳定性,也提高了计算效率。但是SURF这样的近似简化过程,损失了图像中的一些渐变信息。对SURF算子进行了改进,在其处理过程中加入了渐变的信息。实验结果表明,提出的G-SURF(Gradual-SURF)算子可以获得更稳定的效果,并且同时计算复杂度也有所改善。  相似文献   
2.
3.
散斑相关算法可以用来估计场景的深度信息,但因易受到噪声干扰且计算量大而难以应用在基于普通计算机的三维重建系统中。采取零均值归一化互相关函数(ZNCC)作为相关算法的匹配代价函数,对传统的ZNCC快速计算方法进行修改并将其应用于计算机的通用图形处理器(GPU),实现了实时的场景三维重建效果。对比实验表明,在精度一致的前提下,提出的GPU计算方法的速度是CPU算法的39倍。  相似文献   
4.
基于阵列图像的自适应光场三维重建算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对现有光场图像获取困难,深度重建过程中遮挡以及亮度变化较大区域匹配效果差、稳健性低等问题,提出了基于单反相机的光场图像获取方法以及EPI自适应三维重建算法。在图像预处理阶段,该算法利用双边滤波器对EPI进行去噪,并通过交叉检测模型求得边缘区域。在边缘深度求解以及深度扩散阶段,算法在先验似然策略的基础上,提出EPI自适应框架,通过最大类间方差(OSTU)准则自动设定阈值,舍弃类外点,使距离度量只发生在类内点之间,因此极大地消除了遮挡以及光照变化的影响,提高了边缘深度和内部深度估计的准确性和稳健性。实验结果表明,所提出的系统可以方便地获取阵列图像,成本低、操作方便,且提出的算法能较好地估计场景的深度信息,并实现场景的三维重建,比以往算法在精度上有较大提高。  相似文献   
5.
一种快速的空间变换模型计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
路晓静  黄向生 《计算机科学》2014,41(3):279-281,292
提出一种基于Sobel算子特征点检测的快速空间变换模型计算方法。利用Sobel算子对边缘的敏感特性生成Sobel描述器,进行特征点的描述和匹配,并运用PROSAC算法快速消除误匹配,从而计算出空间变换模型。实验结果表明,算法采用简单的Sobel算子组合成描述器,快速提取出了图像中的特征点,并且根据相似性描述器准确地进行了特征点匹配,提高了空间变换模型的计算速度,为增强现实和图像拼接等视觉领域应用提供了前提[1,2]。  相似文献   
6.
一种基于小波变换和骑士巡游的图像置乱算法   总被引:18,自引:0,他引:18  
由于图像或视频数据在网络中(特别是在无线网络中)进行传输时,很容易被非法截取,人们对多媒体数据传输的安全性提出了很高的要求,许多典型的图像加密方法都是对传输图像的像素直接进行置乱,这使图像置乱的程度受到了限制;也有一些方法是对变换域的变换系数置乱.提出了一种新的图像置乱加密算法,其基本思想是首先将原图像进行小波分解,然后以棋盘上的骑士巡游线路为工具,充分利用小波子带的特点将小波系数进行置乱,这为图像加密提供了一种全新的思路,通过与传统的置乱算法做比较,验证了本算法能够获得更好的置乱效果,并通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础。  相似文献   
7.
In the mobile computing environment, we propose a novel watermarking algorithm based on integer wavelet through pixel-wise masking with simple human visual system (HVS). Then the correlation between the watermarking sequence and the marked DWT coefficients coded with difference refinement is discussed. Finally,watermarking detection algorithm is presented for scalable coding.  相似文献   
8.
在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。  相似文献   
9.
三维重建的研究是近年来计算机视觉领域的一个热点.基于单个深度相机的KinectFusion算法具有实时性高、比较廉价等优点,在KinectFusion算法基础上提出了能够自动识别人脸的有效区域,通过获取相应的深度数据和RGB数据来进行带纹理的人脸三维重建方法.在点云配准阶段引入一个惩罚因子来平滑人脸的非刚体运动.根据获取的颜色信息建立颜色信息的场函数并进行纹理贴图,得到更加逼真的带纹理的三维模型;在重建过程中使用了GPU加速实现实时性.  相似文献   
10.
为解决舌象分类算法容易受到面部无关信息以及舌部杂质信息的干扰,造成分类准确率下降的问题,设计一种融合注意力机制的多阶段舌象分类算法.通过舌部定位阶段提取不同感受视野的舌象特征进行融合,获得舌部区域,减轻面部信息干扰;在舌象分类阶段基于舌部区域,借助注意力机制模块抑制舌部杂质信息的干扰,提取精准特征,进行分类.将算法得到分类结果的P、R、F值与KNN、SVM和Inception-V4的作比较,结果均优于这3种算法.  相似文献   
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