Harris角点检测的FPGA快速实现方法

针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题,提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点,将整幅图像分为两块后并行处理,对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理,并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级,且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算,最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明,对于分辨率为1024x1024的图像,达到了每帧6.809ms的角点提取速度,与基于FPGA传统结构的Harris角点检测算法相比,速度提高了近一倍,极大提升了算法的实时性,具有较强的工程实用价值。     

基于细节增强的自适应Harris角点检测算法

针对传统Harris角点检测法计算速度较慢、聚簇现象较严重和在纹理信息少的区域提取角点数较少等不足,提出一种自适应Harris角点检测法,该算法利用巴特沃斯滤波器增强小波细节系数,通过计算角点响应函数的二阶值设定自适应阈值,从而提高Harris角点检测的精度和效率.实验表明,与传统的Harris角点检测法比较,该方法检测速度较快、角点的分布较均匀,且伪角点较少.     

Harris角点检测的优化算法

针对Harris角点检测算法中提取出较多的伪角点和计算量大的问题,提出了一种基于Harris角点检测的改进算法. 为抑制Harris角点检测中的伪角点数目并且提高算法的效率,首先加入预筛选得到候选角点,在计算水平和垂直方向梯度时,对于梯度较小的像素点进行预处理,在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,提高算法自适应性,最后利用USAN对角点进行进一步选择. 实验结果表明,改进的Harris角点检测算法不仅提高了检测精度和效率,而且对噪声具有一定的鲁棒性.     

基于角点光流与SVM的增氧机工作状态检测

在水产养殖中,实时检测增氧机的工作状态非常重要。因此,提出了一种基于角点光流与支持向量机SVM模型的增氧机工作状态检测方法。该方法首先通过摄像机采集增氧机停止/运行状态的视频,然后对相继前后两个视频帧,利用Harris算法检测前一帧图像的水花角点,再根据后一帧,用金字塔Lucas-kanade光流法计算角点的光流量,从而得出水花角点在两帧之间的帧间平均位移;然后,利用学习阶段视频的角点帧间平均位移数据训练SVM模型;最后利用训练好的SVM模型对增氧机实时工作状态进行判断。在工作阶段,采用一种过滤异常视频帧的方法,提高检测的准确率。通过实验表明,该方法适应于对不同光照、不同视频获取角度和不同拍摄距离条件下增氧机工作状态的实时监控,检测准确率高于直方图阈值分割方法。同时,该方法具有较好的鲁棒性和实时性。     

一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法

为克服Harris角点检测算法中漏检正确角点和提取出较多伪角点的问题,以及在对不同图像处理时,非极大值抑制无法设置通用阈值的现象,本文在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,从而可得较多的正确角点。为进一步抑制角点检测中的伪角点数目并提高处理大图像的算法效率,加入预筛选得备选角点这一步骤,通过在进行Harris角点检测之前就先去除部分肯定不可能是角点的像素点,以减少最终得到的伪角点数,并有效地减少了运算量,提高了效率。实验结果显示改进的Harris角点检测算法的运行时间仅为原始算法的30%,且可以得到更多的精确角点和更少的伪角点,具有很好的角点检测性能。     

基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差。针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法。该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片。实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕。     

基于支持向量机的垃圾邮件过滤方法

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差.针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法.该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片.实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕.     

点到弦距离累加的自适应角点检测

提出了一种自适应角点检测算法(ACPDA),以解决CPDA算法采用全局阈值去除伪角点所存在的缺陷,即无法正确处理邻近角点、钝形角点和圆形角点的问题。该算法的优势主要包括:1)提出了角点邻域再检测方法,实现对邻近角点的有效检测,同时使角点定位更加精确;2)为每条曲线构造了一个曲线自适应阈值来去除伪角点,避免了钝形角点的丢失;3)构造角点局部自适应阈值来有效去除圆形角点。对比实验表明,ACPDA算法降低了漏检角点数和伪角点数,具有更好的检测性能。     

基于GPU的实时亚像素Harris角点检测

针对Harris角点检测精度和检测速度问题,利用现代图形处理器(GPU)对角点检测算法进行改进,提出一种基于GPU的快速亚像素Harris角点检测算法,该算法利用了GPU的并行处理能力和亚像素Harris角点检测算法的并行性特点。实验结果表明,对于分辨率为720×720的24 bit视频图像,该算法能够实现实时的亚像素级Harris角点检测。     

改进的Harris亚像素角点快速定位

针对Harris算法检测角点存在偏差、运算慢、像素级精度难于满足实际应用需要等问题,改进了Harris角点检测方法。该方法在Harris提取角点过程中,通过两次角点筛选,剔除非角点和伪角点,利用角点响应函数执行非极大值抑制,以局部角点响应函数最大值的像素点作为初始角点,并以该初始角点为中心,以一定半径搜索角点簇,采用最小二乘法加权角点簇与待求角点的欧几里得距离,精化初始角点坐标,从而实现Harris亚像素角点准确快速定位。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。