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1.
针对可见光与红外图像差异较大导致的匹配困难的实际问题,提出了一种基于蒙特卡罗估计改进Hausdorff距离(MCM-HD)的景象匹配方法。该方法在MCHD的基础上,使用蒙特卡罗方法来估计改进的Hausdorff距离(M-HD),并定义了MCM-HD,即采用随机抽样的特征点子集来计算M-HD,从而有效地减少了计算量。为了提高匹配精度,采用分层MCM-HD与Nprod相结合的方法,在求出距离最小k个点之后采用Nprod相似性度量得出最终匹配位置。与MCHD算法相比,该算法有效提高了匹配精度,同时缩短了匹配时间。 相似文献
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基于Hausdorff距离的多分辨率目标跟踪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前运动目标跟踪算法的计算结果和效率不能令人满意的现状,提出利用改进的Hausdorff距离进行模板匹配,它具有计算量小,适应性强的特点.为了能较快的跟踪目标,采用多分辨率分析的方法处理序列图像.实验结果表明,本文的算法能显著提高运动目标跟踪的准确程度和效率. 相似文献
3.
基于Hausdorff距离和遗传算法的物体匹配方法 总被引:17,自引:0,他引:17
在模式识别与机器视觉中,常常需要进行图像中的物体检测。本文将Hausdorff距离作为物体轮廓的相似性的测度,并用遗传算法进行最佳物体匹配的快速搜索方法,实验结果表明,本文的方法能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体。 相似文献
4.
基于Hausdorff距离的图像匹配技术 总被引:12,自引:2,他引:10
文中给出一种新的点匹配方法,这种方法对从传感器图像中抽取的点与从参考图像抽取的图像点进行匹配。点匹配算法要求挫个点集之间得到仿射变换,这种变换使得一个点集到另一个点集的距离最小。 相似文献
5.
为了解决强噪声干扰、部分遮挡等复杂环境下的图像匹配问题,给出了一种鲁棒的图像匹配算法。在引进圆约束的条件下,对点点间距离给出了一种新的定义。在此基础上,对经典Hausdorff距离进行改进,提出了一种新的度量,即最小最大圆度量。以此度量作为景象匹配的相似性度量,并在搜索的过程中采用圆形窗,获得了一种鲁棒的图像匹配方法,即基于最小最大圆度量的鲁棒模板匹配方法。多组实验与分析表明,该算法可以有效地解决存在旋转、灰度对比度变化、噪声干扰、部分遮挡与强光饱和等变换与干扰存在下的景象匹配定位问题。 相似文献
6.
针对非合作相位编码信号识别问题,借助相关接收的思想,提出一类部分模板匹配方法,能够有效地改进传统方法的识别性能。仿真结果验证了部分模板匹配法识别相位编码信号的有效性。该方法能够用于对雷达相位编码信号或通信信号的编码识别。 相似文献
7.
运用目标匹配和目标链,对视频中的行人进行跟踪和计数。提出了一种基于Hausdorff距离的快速目标匹配方法,利用快速匹配形成的聚类进行最佳匹配,通过目标运动速度和方向的光滑性度量来建立每个运动目标的“目标链”即运动轨迹,实验结果表明此方法保证了运动跟踪的连续性和行人计数的有效性。 相似文献
8.
基于相位相关和模板匹配的亚像素图像配准参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对图像配准中的亚像素参数估计问题,提出了一种相位相关和模板匹配相结合的方法。该方法先采用相位相关法进行粗配准,找到整像素平移;然后运用模板(窗口)匹配和基于最小二乘的曲面拟合法实现亚像素图像配准参数估计。通过实验表明该方法可以充分利用FFT的高效运算,达到亚像素精度。 相似文献
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交通标志检测技术是交通标志识别系统的重要前提和基础。由于背景的复杂性,在进行颜色分割时部分区域可能会受到干扰,为交通标志的检测带来困难。文中利用HSV颜色空间和RGB颜色空间对不同颜色的交通标志进行粗检测,标记不同的值实现ROI分割。然后利用模板匹配的方法对交通标志进行处理,使用模板在ROI区域上滑动,得到模板相似度的最大值,以此来实现检测过程。实验结果表明该方法能获得较好的检测结果。 相似文献
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