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提出了一种基于改进Harris-SIFT算法的快速图像配准方法。首先,对传统Harris算法进行改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是借鉴Forsnter算子思想对提取的角点进行精定位,以提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法对提取的特征点进行描述,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间几何变换参数,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,能够大大减少标准SIFT所需的配准时间。 相似文献
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以方形扁平无引脚封装(QFN)芯片为实验对象,针对芯片在封装缺陷视觉检测过程中的图像倾斜问题,提出一种半导
体芯片图像快速校正方法。 首先,提出改进 Harris 角点检测算法,结合多边形逼近方法提取目标轮廓拐角顶点;其次,通过最小
二乘法对最长边顶点进行直线拟合;最后,根据直线拟合结果进行图像校正。 实验结果表明,与传统 Hough 变换、最小外接矩法
以及傅里叶变换校正方法相比,该方法获取的倾斜角度准确度更高,运行时间少于其 1 / 5,速度更快且效率更高。 相似文献
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红外图像与可见光图像的融合分析是提升红外图像中电力设备定位精度和缺陷诊断准确度的有效途径。针对两种模态数据融合分析关键步骤中的红外图像与可见光图像配准问题进行研究。鉴于红外图像与可见光图像存在的模态差异,采用基于自监督学习的SuperPoint特征点提取与描述方法,提取具有模态不变性的稀疏特征点;采用基于深度图卷积的SuperGlue方法,结合全局特征点的空间及特征相关性信息,提升特征匹配的准确度;最后,采用渐近采样一致性的PROSAC方法对红外与可见光图像间的变换参数进行估计,实现配准。与传统算法对比表明,本文所提方法具有更高的模态鲁棒性,得到了更准确的配准结果。 相似文献
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一种基于Hough变换的直角角点检测算法 总被引:1,自引:1,他引:1
直角角点检测在广泛的图像处理与机器视觉应用领域中具有重要性.提出了一个新的直角角点检测方法.原始图像经边缘检测后得到二值化边缘,将直角角点检测问题分解为一系列的模板匹配问题.应用了Hough变换来高效地解决模板匹配的问题,并在Hough变换中结合了边缘方向信息以减少检测出的虚假直角角点数量.在一个实际的图像数据库上进行了提出的方法与其他数种角点检测算法的对比实验.实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法具有最高的直角角点检出率,而其整体性能(包括运行时间、检出率、虚假角点检测率)也具有优势. 相似文献
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针对不同波段的TM图像,文中提出一种以交互反差为准则基于多尺度的图像配准方法。本方法解决这种具有不同灰度属性的图像配准问题,并用Matlab程序仿真,验证本方法的实用性。 相似文献
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基于模糊集的图像边缘检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
边缘检测一直是图像处理中一个热门课题,本文在对经典模糊边缘检测算法思想进行分析的基础上,提出了一种边缘检测算法,该算法通过阈值分区间定义一种模糊隶属函数,可将数字图像转化在等效的模糊特征平面上,然后选用适当的增强算子对图像进行模糊增强,增强后的图像经逆变换后进行边缘提取即可得到所需图像的边缘特征。应用这种算法计算量小,运算速度较快,提取的边缘细致,是一种很有实用价值的边缘提取算法。 相似文献
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CT脑血管图像的三维重建图形配准算法 总被引:4,自引:1,他引:4
秦然 《电子测量与仪器学报》2008,22(3)
在CT脑血管医学图像断层间三维重建图形配准中,提出了基于图像内部各个血管轮廓间相对位置信息的优化新算法.利用血管组织结构在系列断层切面上的重心位置具有连续性这一规律,在相邻两断层切片内寻找血管轮廓之间的配准关系.由于脑血管轮廓的形状比较对称,其重心与其几何中心相距甚微,因此,利用几何中心来代替重心,根据各轮廓的面积求其"质量",实现血管轮廓配准.实验结果表明,该方法具有全局最优和鲁棒性更强的特点. 相似文献
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在大量数据支持的背景下,如何高效利用大量SAR图像,提升舰船目标的检测精度是当前舰船目标检测的难题。本文聚焦如何提升YOLOv4算法对SAR舰船目标的检测精度,提出了一种融合多尺度和注意力增强的YOLOv4增强算法。在原YOLOv4的PANet中加入注意力模块(CBAM),同时使用加强的K-means聚类算法对数据集中的舰船目标真实框进行聚类,并对锚框结果进行线性比例变换,让算法锚框更适合于训练集。实验证明本文提出的算法在SAR舰船检测中的平均准确率()达到了94.05%,比原始YOLOv4精度提高了0.7%。实验结果充分证明本文提出的算法能够提升SAR舰船图像检测精度,为海上活动判断精确化提供技术支持。 相似文献
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一种有效的基于Freeman链码的拐角检测法 总被引:8,自引:0,他引:8
拐角检测在模式识别和机器视觉中有重要作用。本文提出了一种有效的用于检测和确定拐角位置的方法,它能显著地改善现有拐角检测法的性能。该算法基于Freeman链码,它包括三个步骤:(1)排除掉在一条直线上的非拐角点,同时提取出必是拐角的点。(2)估算剩下可疑点的曲率,把曲率大于一阈值的点做为可能的拐角点。(3)挑出每组临近可能拐角点中曲率最大的点为真实拐角点,将其它曲率较小的可能拐角点作为伪拐角点排除掉。实验结果表明本文提出的方法优于现有的拐角检测法,它能准确地检测出同被测对象相一致的拐角点。另外,该方法的处理速度也比现有的拐角检测法快。 相似文献
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针对移动机器人家居环境下的定位问题,提出了一种结合平直线段匹配、角匹配和里程计的组合定位方法。该系统采用了Labview开发平台和CompactRIO控制器,得到了很好的实时性效果。机器人通过激光测距仪基于TCP/IP通讯协议得到环境点信息,由迭代适应点(IterativeEndPointFit,IEPF)算法得到环境线段,再由最小二乘法得到线段参数。在基于线段基础上,得到局部的平直线段和角特征,再与已知平直线段和角特征做匹配,通过平直线段和角匹配算法实时更新机器人位置和姿态。分析里程计定位、平直线段匹配定位和角匹配定位的误差,分配不同的权重得到优化的组合定位算法。实验表明:该组合定位算法定位稳定,位置误差在S0mm以内,角度偏差5。以内,循环的周期在120IllS以内。 相似文献
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针对目前智能交通领域中车道线检测算法效率低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于GrowCut的车道线快速检测方法。从监控摄像机中采集图像并标定初始种子点,利用GrowCut算法进行边缘分割,对分割结果经过中值平滑滤波、边缘提取、分半处理及曲线拟合,最终得到清晰的车道线。将GrowCut算法与分水岭算法进行了对比,结果表明:该算法简便快捷、鲁棒性好,优于经典算法,可广泛应用于智能交通、公共安全领域。 相似文献
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基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强 总被引:1,自引:0,他引:1
为增强变电站中电力设备红外热像图的视觉效果,突出局部热异常区域,方便故障定位及检修,提出了一种基于自适应遗传算法的红外热像图模糊增强技术。对小波变换后的红外子热像图,进行同态滤波增强处理和模糊增强处理,并运用动态自适应遗传算法对模糊参数进行优化,最后,经小波重构得到了效果增强的红外图像。实验结果表明,该方法相对同态滤波、模糊集增强、遗传模糊等算法,红外图像的边缘强度、对比度、清晰度分别至少提高12.6%、27.7%、33.7%,有利于检修人员进行电力设备的热异常定位及故障诊断。 相似文献