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提出了一种新的基于极坐标直方图的轮廓形状描述与图像检索算法。提取轮廓中能够反映轮廓形状特征的尖点和均匀采样点;分别将两类特征点向轮廓质心引向量得到两个特征向量集;最后利用两个特征向量集得到的两类极坐标直方图构造目标形状描述符。实验结果表明,该算法不仅能够很好的描述相关形状的轮廓特征,而且其特征描述具有尺度、旋转、平移不变性,同时提高了图像检索的准确率和查全率。 相似文献
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针对常规形状相似性度量方法在噪声干扰、部分信息遮挡和缺失情况下鲁棒性和准确性不足的问题,提出了一种基于主曲率增强距离变换的形状相似性度量方法.通过距离变换扩展形状轮廓的作用范围,提升相似性度量结果的鲁棒性;基于主曲率增强距离图,提升信息量丰富轮廓在变换图中的响应,提升度量结果的准确性.仿真对比实验验证了方法在噪声干扰以及部分轮廓遮挡或缺失情况下的鲁棒性和准确性,道路矢量与GPS信号和光学遥感图像的应用试验表明方法在实际应用中的有效性.与传统的形状相似性度量方法相比,基于主曲率增强距离变换的方法适用于非刚性目标形状相似性度量,而且鲁棒性和准确度较高. 相似文献
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为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子,并对该描述子进行局部平滑,使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度,获得形状距离,实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明,该方法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和检索精度. 相似文献
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有效的目标轮廓分段是描述目标局部特征的关键环节.针对现有轮廓描述算法存在轮廓分段不合理的问题,本文基于认知心理学,提出了分层描述的轮廓描述算法.算法思想是首先根据角点特征将整个轮廓划分成一些轮廓分段,接着对轮廓分段的分布特点提出价值尺度,然后将多级轮廓分段按照价值尺度原则合并得到有限个能够完整描述目标轮廓的特征分段,最后将特征分段综合考虑长度尺度应用到Shape Context相似度检测模型中进行目标识别.通过对MPEG-7图像数据库中的图像进行实验分析表明该算法能够完整描述目标图像的形状特征,提高了目标识别率和形状检索率,并对部分遮挡的目标也具有良好的鲁棒性.基本满足目标识别识别和形状检索对准确率、稳定性、抗遮挡能力等方面的要求. 相似文献
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针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显著性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显著,这两点的匹配就越好;然后融合三种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广 相似文献
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一种基于轮廓线的形状描述与匹配方法 总被引:4,自引:1,他引:3
该文提出了一种新的基于目标轮廓线的形状描述与匹配方法。该方法将两个待匹配的目标的轮廓线等弧长地分割成相同数目的弧段,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到形状的几何中心的距离和其两个后继顶点的距离构成的3个距离串来描述形状,形状之间的相似度用它们的3个距离串的欧氏距离和来计算。这种描述方法满足惟一性、紧致性和不变性,而且计算简单,对形状的全局特征和局部特征都能很好地描述。实验结果表明,将该方法用于形状匹配具有较高的精度和可靠性。 相似文献
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现有的基于小波变换的形状识别算法具有很高的计算复杂度,难以满足许多实时应用的要求。文中提出了基于级联仿射不变函数的快速形状识别算法,用于识别仿射变换下的含噪目标。利用目标轮廓的小波变换可以得到一组仿射不变函数,并进一步构造出级联仿射不变函数。为了保证级联仿射不变函数的平移不变性,预先对轮廓的起始点进行了有效配准。从而通过级联仿射不变函数的内积,方便地度量出目标形状的相似度。与现有基于小波的识别算法相比,所提出的算法具有很低的计算复杂度,其所需CPU时间仅为其它算法的1/7。实验结果验证了该算法的有效性和起始点配准的准确性。 相似文献
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特征提取和特征匹配是合成孔径雷达(SAR)目标识别中的两个关键步骤。提出了一种基于SAR目标区域匹配的目标识别方法。首先提取SAR图像中二值化目标区域;然后将其与模板库中对应的目标区域作差得到残差图像,采用欧氏距离变换对残差图像进行处理;最后利用距离变换后的残差图像构建相似度度量标准,计算当前待识别图像与各类目标的匹配度并根据最大匹配度原则判定目标类型。目标区域残差可以体现待识别目标与其他类目标之间物理尺寸的差异,因此可以根据残差的面积大小以及形状分布计算匹配度。欧氏距离变化可以较好地体现出目标区域残差的形状分布特性。基于欧氏距离变换后的残差可以更有效地反映目标区域的匹配度。采用MSTAR数据集进行了目标识别实验,验证了方法的有效性。 相似文献
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距离高分辨体制下,目标在雷达视在径向距离上扩展成多个散射点,对其进行检测需将目标分散的能量进行积累。本文将自适应单周期径向积累检测与中心极限定理相结合,推导出了在K 分布杂波背景下的检测器结构,并详细分析了其统计特性。该检测器一方面不仅对目标强散射点分布有较强的适应性,而且在杂波参数变化时具有可以接受的检测性能,另一方面避开了滑窗处理及K 分布杂波形状因子的计算,结构简单,易于实现。仿真结果证明了该检测器的可行性和鲁棒性。 相似文献
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融合先验形状知识的主动轮廓模型(HACM)能够解决目标存在遮挡、局部形变、相似变换等实际问题,广泛应用于图像分割、轮廓提取等领域。本文以主动轮廓模型(ACM)为基础,从先验形状知识的提取以及知识的融合方法两个方面,总结近年来ACM在融合先验形状知识的目标轮廓提取领域的一些最新研究成果。首先研究基于区域不变矩描述子、样条函数以及水平集的形状知识提取方法,用于提取刚体性、非刚体性目标样本集所包含的轮廓信息,该信息具有一定的泛化能力,即针对样本集以外的目标轮廓具备一定的表达能力。然后以单目标轮廓提取问题为研究对象,从距离函数的角度分析各种先验形状知识与原始轮廓模型的全局性融合方法,并介绍了一种基于标识函数的局部融合方法。局部融合方法可以解决单知识、多目标情况下的轮廓提取问题。最后对文中所介绍模型进行总结分析,对该领域的研究方向进行了展望。 相似文献
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基于动态形状的红外目标提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于动态形状的红外目标提取新算法。首先提出基于先验知识的动态形状概念以描述形变的时空相关性,用logistic主成分分析(PCA)将形状映射到低维度的潜变量子空间,并对潜变量变化趋势的建立自回归模型,通过模型预测指导分割过程。然后在马尔可夫随机场(MRF)的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为随机场势函数,再用GraphCut获取全局最优解分割。试验表明,该算法能够适应目标的外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确提取,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。 相似文献
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一种改进的基于距离变换的图像目标轮廓插值方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种改进的基于欧几里德距离变换的图像目标轮廓插值方法。首先由获取的层间间距相对较大的序列断层图像,经由对图像中目标的轮廓跟踪和对图像中目标的区域填充获得图像目标的轮廓图和区域图,采用欧几里德距离变换求取该序列断层图像目标轮廓的距离图,运用逆距离加权平均线性插值方法求得相邻图像中目标的距离图之间的轮廓图像。运用本文方法得到的中间插值轮廓过渡平滑,并且能够很好地解决极端凹轮廓之间的中间插值轮廓问题,本文的方法具有较高实际应用意义。 相似文献
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二维图像序列中刚性目标的准确定位方法 总被引:4,自引:4,他引:0
提出了一种准确定位二维图像序列中刚体目标的方法。方法使用粒子滤波,同时引入基于轮廓模型的匹配算法的基本思想,通过估算刚性目标的二维仿射运动参数,准确地计算其在每帧图像中的位置和姿态。利用基于距离变换的边缘匹配方法提高模型匹配效率和评价目标跟踪的精度。实验给出目标定位的计算结果并估算了定位精度,在图像序列中给出了计算所得的目标轮廓。实验表明.该方法的定位精度可达到亚pixel。 相似文献