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1.
距离图像局部特征提取方法综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于距离图像的三维目标识别是计算机视觉领域的研究热点,而局部特征提取则是实现遮挡和复杂场景下三维目标识别的关键.文中首先介绍距离图像及其表示形式,详细分析法向量、曲率和形状索引等微分几何属性.进而将局部特征检测方法分类为固定尺度和自适应尺度方法,将局部特征描述方法分类为基于深度信息、基于点云空间分布和基于几何属性分布的方法,并对各种具体算法进行阐述、分析和定性评价.最后对现有方法进行归纳总结,并指出所面临的挑战及进一步研究的方向.  相似文献
2.
基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。  相似文献
3.
利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像局部特征表征方法,提出一种基于视觉机制的多层网络计算模型.首先对初级视皮层中的简单细胞和复杂细胞等神经元进行建模;然后对腹侧视通路上的V4区神经元和下颞叶皮层区神经元的响应模式进行研究,并利用该计算模型对输入图像进行局部特征的表征.实验结果表明,与传统的图像特征描述方法相比,该模型所提取的图像局部特征具有足够的区分度;此外,利用生物视觉模型提取出的图像局部特征在具有复杂背景的场景中显示出了更加优秀的泛化能力.  相似文献
4.
首先分析了不同类型的图像特征对不同重复图像类型检测性能的影响,SIFT局部描述子不仅具有良好的尺度和亮度不变性,同时对仿射形变、视角改变和噪声等也有一定的鲁棒性,因此选择了SIFT描述子来描述图像特征。同时针对SIFT特征在检测过程中匹配计算代价大的缺点,提出了基于奇异值分解的SIFT特征点集合匹配方法,实验结果表明该方法在检测效果和检测时间方面取得了一个很好的平衡。  相似文献
5.
针对基于局部特征匹配的图像配准和识别算法对于多谱段图像配准性能较差的缺点,提出一种基于局部特征聚类匹配的图像配准方法,该方法针对多谱图像的特点构建优化的局部特征提取算子,根据特征点对的相对主方向统计信息对初始匹配点集重新聚类,求出正确匹配的点对子集以实现配准。实验结果表明,该算法较大地提高了多谱图像配准的正确率和精度。  相似文献
6.
针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了364%。  相似文献
7.
邢雨  郑健  徐敏  杨鑫 《计算机应用研究》2010,27(9):3567-3569
提出了一种基于局部特征描述的多模态视网膜图像配准方法,该方法采用圆环结构划分关键点周围区域,通过局部梯度方向直方图构造特征描述子,并对所提取的特征向量进行规范化。实验证明,该算法在多模态视网膜数据集上提高了配准的成功率,相比于经典算法提高了算法的速度和鲁棒性。  相似文献
8.
王亮  田萱 《计算机科学》2018,45(2):318-321
当前局部特征模糊分割算法没有对单幅散焦图像进行预处理,导致单幅散焦图像的清晰度较低,从而影响分割效果。原有的模糊分割算法在像素分割的过程中,像素标签量巨大,从而导致分割过程复杂。为此,提出利用免疫谱聚类算法实现对单幅散焦图像的局部特征模糊分割。首先,通过分块的方法对局部模糊图像进行再次模糊;然后,比较模糊前后散焦图像的奇异值变化,并以该变化为依据对散焦图像进行标识 ;最后,提取出单幅散焦图像的奇异值特征,进而实现单幅散焦图像的局部特征模糊分割的目标。利用谱聚类的方法对散焦图像中的像素点样本进行聚类,采用Nystrm逼近方法对像素点相似性矩阵的特征向量进行计算,降低了计算的复杂度;同时利用免疫算法提高聚类结果的准确性,保证了散焦图像的局部特征模糊分割结果。实验结果表明,所提算法能够有效地对单幅散焦图像进行分割,分割的效果较好,计算过程较为简单。  相似文献
9.
医学超声图像存在的斑点噪声降低了图像的质量,给临床诊断和图像的后续处理带来了困难。为了有效地去除噪声,本文提出了一种自适应高斯滤波的超声斑点降噪算法。该算法利用局部特征匹配计算出图像的处理窗口区域与参考区域的相似度,再根据相似度将整幅图像区分为斑点噪声区域和组织区域。同时利用相似度调整高斯滤波器的宽度值,使高斯滤波器对图像的不同区域进行不同程度的过滤。物理体模实验和人体超声肝脏实验结果表明,该算法可以有效地去除超声图像中的斑点噪声并保留组织结构,并且可使迭代次数大大减少,是一种有效的医学超声图像降噪方法。  相似文献
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