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基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法 总被引:5,自引:0,他引:5
交叉熵值的大小反映了模板图像与实时图像之间的信息量差异大小,从平均意义上来表征模板图像与实时图像之间的信息量差异量。为了解决机裁成像光电吊舱系统中的图像辐射失真和几何失真问题,提出了基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法。由于交叉熵值最小准则有利于信息量丰富的图像匹配,因此该算法不仅具有抗噪能力,而且具有良好的抗辐射失真和抗几何失真的能力。仿真试验表明:在辐射失真情况下,该算法具有稳健的匹配跟踪能力,适应能力强,是一种很实用的匹配跟踪算法。 相似文献
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基于图像信息熵与空间分布熵的彩色图像检索方法 总被引:12,自引:1,他引:11
在分析基于颜色直方图及信息熵进行图像检索的基础上,提出了一种改进的基于信息熵的图像检索算法,该方法同以往的基于信息熵的图像检索算法相比具有更强的鲁棒性.同时,文中又提出利用空间分布熵描述图像颜色的空间分布信息,并给出了一种基于图像信息熵与空间分布熵的彩色图像检索算法.试验结果表明,该方法效果良好,大大提高了图像检索的速度. 相似文献
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针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法计算相对复杂、匹配耗时较长无法满足工程上实时计算要求的问题,提出一种基于信息熵的改进SIFT图像快速匹配算法.首先,根据局部熵自适应选择分割阈值把测试图像和参照图像分割成不均匀的两个区域,采用高熵区域做特征点检测,提高特征点的检测效率;然后利用每个子区域的梯度方向信息熵和梯度幅值信息熵把描述符向量的维度从128维降低到50维,降低欧氏距离的计算复杂度;最后,用最近邻距离比值法完成特征点匹配.通过实验对比发现改进的匹配算法在降低算法复杂度和提高正确匹配率的同时,显著地缩短了匹配时间. 相似文献
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在分析当前主要的图像配准技术之后,针对图像特征点的分布和同名点的匹配问题,提出了结合图像信息熵和特征点的图像配准方法。首先对图像进行一定程度的分块,根据信息论的方法,计算每一块的信息熵,信息熵的大小基本反映了各个模块的纹理变换情况。然后根据各个模块的信息熵大小,进行图像的粗匹配。之后在各个模块提取出一定数目的特征点,信息熵大,纹理信息丰富,选取的特征点就相应较多,反之则纹理信息变化不大,选取的特征点数目较少。最后根据这些具有代表性的同名点进行精确匹配。为验证该方法的有效性,对两幅图像进行传统方法和改进的图像配准方法的比较。 相似文献
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提出了一种基于图像DCT域信息熵的盲检测算法。该算法通过分析JPEG图像隐写前后子块DCT系数信息熵的变化,提取JPEG图像子块DCT系数信息熵的64维特征向量,之后用LSSVM分类器对待测图像进行分类,最终达到检测载密图像的目的。实验表明,该算法能有效地针对各种隐写算法下的载密图像进行检测,同时对低嵌入比例下的载密图像也能达到较高的检测率。 相似文献
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提出一种利用随机序列对图像像素点置乱实现加密的算法,加密过程中无须迭代,避免了Poincare回复性.重点研究了加密图像受攻击后,不同破损区域的面积、位置、形状对解密效果的影响.实验结果表明:该算法具有良好的安全性,加密图像像素相关性小,提高了加密图像抗攻击的免疫性. 相似文献
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针对传统的基于灰度特征的图像匹配算法的匹配速度慢和对灰度敏感的问题,提出了一种基于矢量相关性的快速匹配算法.该算法从矢量关系的角度分析图像间差异.采用高维空间矢量表征图像所含信息,通过计算矢量之间的角度衡量待匹配区与模板的相关性.实验验证了采用的矢量角度作为图像间关系的测度的合理性和准确性,表明了该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性. 相似文献
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一种改进的基于熵的图像检索算法 总被引:1,自引:4,他引:1
利用信息熵可以有效的将图像颜色直方图特征降低到一维,但以往的基于信息熵的图像检索算法却没有考虑熵的对称特性,因此极易造成误检现象。基于此,文中提出了相应的改进算法,消除由于熵的对称性对图像检索效果造成的影响。试验结果证明改进的方法在进行图像检索时具有更强的鲁棒性,大大提高了图像检索效率。 相似文献
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图像的熵和多尺度熵仅考虑像素灰度分布而无视像素在空域分布的情况,基于此的图像匹配容易受噪声的影响而导致误配。为解决此问题,给出了一种空域分布多尺度信息熵(SDMSE),将图像像素在空域的分布与灰度空间分布结合起来,对不同的行或列求多尺度信息熵。在合成孔径雷达(SAR)图像匹配时,对输入图像和基准子图(基准图中和输入图尺寸一样的子图)求SDMSE矩阵,并通过求两矩阵的相似性来度量匹配程度,相似性最大的位置对应匹配点。仿真结果表明,所提匹配算法相比基于熵和多尺度熵的SAR匹配算法有更优异的噪声适应性,匹配误差更小,但计算耗时较多。在如何减少计算时间方面也做了尝试,实验表明尺度个数减少可以大幅减少计算时间而抗噪声性能并没有明显降低。 相似文献
12.
提出了一种基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像阈值分割算法。该算法利用图像分形维数挖掘像素的空间分布信息,然后将原图像灰度及其分形维数映射图像灰度相结合组成二维随机向量,并构造出联合离散概率分布。在此基础上,以二维最大熵原则来确定一个最佳二维分割阈值,进而取得分割结果。实验结果表明,该算法在分割效果上优于传统的二维最大熵分割算法。 相似文献
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基于图像分辨率增强算法的场景生成技术 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率真实感的虚拟环境及场景浏览时变焦观察的需要,研究了基于图像的高分辨率场景生成技术。图像分辨率增强技术是指利用已采样的信息来重新构建分辨率更高的场景图像,包含单帧图像的分辨率增强和多帧图像序列的分辨率增强两种技术。对于单帧图像的分辨率增强技术,提出了一种基于熵变分的图像分辨率增强算法。该算法在贝叶斯估计和最大熵原理的基础上,将图像像素点梯度信息应用到图像分辨率增强中,从而建立起一种基于图像梯度信息的各向异性自适应分辨率增强算法。对于多帧图像序列的超分辨率复原技术,在单帧熵变分模型的基础上,将双边滤波技术引入到图像超分辨率复原中,建立了一种基于广义熵变分的图像超分辨率复原模型,提出了一种基于几何距离和梯度信息的双重加权各向异性分辨率增强算法。实验结果表明:使用本文算法得到的高分辨率复原图像具有较高的峰值信噪比和视觉质量,与传统图像分辨率增强算法相比具有一定的优势。 相似文献
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提出一种基于Jensen-Tsallis熵的红外图像的边缘检测方法,通过分析红外图像的成像特点,利用红外图像的局部的熵信息,计算滑动窗口内图像的Jensen-Tsallis散度-方向对,由Jensen-Tsallis散度确定候选边缘像素,再利用Jensen-Tsallis的方向信息细化并连接边缘像素,实验结果表明,该算法可以有效地检测红外图像边缘. 相似文献
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为解决较多图像匹配算法主要通过测量关键点之间的距离来实现特征匹配,忽略了图像的结构信息,使其存在较多的误匹配的问题,本文设计了方差约束耦合几何不变特性的图像匹配算法。借助于Forstner算子计算像素点的兴趣值,以检测图像的特征;计算图像的梯度信息,获取图像的方向值,并切割图像特征的圆形邻域,从而获取扇形子域;以图像的方向值为基础,通过计算扇形子域中的灰度不变矩,输出对应的特征向量;引入区域方差函数,获取图像的结构信息,将其加入至图像特征的匹配过程,以约束欧式距离的测量结果,实现图像特征匹配;最后利用匹配点间的几何不变特性,对匹配特征去伪求真,优化匹配结果。测试数据表明:相对于已有的匹配技术,在对无变换图像、缩放图像以及旋转图像匹配时,所提算法拥有更高的匹配准确度,分别达到了96.56%、95.38%和93.52%。 相似文献