共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
2.
传统的目标识别和跟踪算法都是基于单传感器图像的.随着多传感器图像融合技术的深入发展,其在目标识别和跟踪领域的应用也越来越广泛.评述了基于图像融合的目标识别与跟踪算法,包括融合预处理、融合识别和融合跟踪,说明了图像融合思想在目标识别与跟踪领域的优越性. 相似文献
3.
电视跟踪是雷达系统多模式跟踪方式中重要的一种,基于图像绘制技术实现了电视跟踪系统的视景仿真。详细描述了电视跟踪视景仿真的实现方法,包括系统设计、序列图像采集方法、全景图像的合成算法以及视景图像生成算法,并进行了算法优化和视景仿真实现。该方法已成功应用于某多功能相控阵雷达模拟训练系统的开发,仿真效果较为逼真。 相似文献
4.
设计了一种基于机器视觉软件MVTec HALCON与图像拼接技术的文物修复系统.该系统首先对图像进行去噪,分割等预处理,然后利用Harris算法进行角点检测提取特征点,接着检测出的角点经归一化互相关匹配后使用RANCAC算法剔除误匹配点实现初步拼接,最后用改进的加权融合方法进行图像融合并利用图像修复技术进行修复.针对采用的算法编制了相应的软件,并进行了拼接实验,结果表明该方法可以快速有效地对图像进行无缝拼接,精度高,可广泛应用到古字画等文物修复工作中。 相似文献
5.
6.
一种基于TV模型的快速图像修复算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究TV修复算法的基础上,提出了一种快速修复算法.利用图像梯度的大小与方向信息对损坏像素直接加权合成,同时按照待修复点邻域内已知像素的梯度方差确定修复次序.实验证明快速修复算法显著减小了运算时间,并且修复后图像纹理更加清晰,达到了较好效果. 相似文献
7.
图像修复是目前图像处理领域中的一个研究热点,对于较大孔洞的修复一直是个难点问题,已有算法都未能很好地解决.本文基于分形相关理论,提出了一种新的修复算法,很好地利用了图像的整体信息.论述了分形维数和分形编码序列块大小之间的关系,提出多尺度的分形编码及重构的修复方法.为了强化图像细节信息,进行了分形局部迭代.为了提高图像修复的质量,将图像进行了分形放大,再进行分形插值修复.从实验结果可以看出,新方法取得了较好的修补效果,尤其是对纹理图像和有较大孔洞的图像效果更好. 相似文献
8.
9.
实时多目标成像跟踪处理系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了一种实时多目标成像跟踪系统,该系统在硬件上采用以通用数字信号处理器和专用图像处理电路相结合的结构,在软件上采用以投影特征的形心跟踪、实时标记的多目标跟踪和加权修正模板的图像相关跟踪为框架的多算法智能调度体系。同时,针对跟踪器的使用环境特点,系统增加了模拟视频信号预处理和分区图像门限分割算法。该系统自研制成功以来已进行了多次实验,取得了良好的结果。 相似文献
10.
为解决智能辅助驾驶技术中可见光摄像机受光照和气候影响而导致行人目标识别困难的问题。通过研究图像融合技术,结合深度卷积神经网络,实现并改进了一种道路行人目标检测算法。方法是利用多源传感器图像融合技术,采用可见光相机与红外热成像相机融合的策略,以Faster RCNN算法为基础,从改进网络结构、特征融合、优化模型训练等方面展开研究,对复杂环境下的行人检测与定位跟踪展开研究,提出一种基于图像融合技术和改进的深度卷积神经网络的道路行人目标检测算法。实验结果表明,该算法对复杂气候环境下行人目标检测提高了检测效率和准确率,增加了智能辅助驾驶汽车的安全性。 相似文献
11.
在医学图像处理、遥感图像处理、图像修复等图像处理中,总希望能得到清晰的图像,从而更准确的理解对象的特征。但在实际过程中由于环境和系统本身的缺陷,通常捕获到的图像总是和受到不同程度噪声污染,因此如何去除图像中的污染噪声就成了图像预处理中的重要步骤[1]。本文以Matlab语言为基础用各种方法对图像进行去噪处理,并且对于处理结果进行比较、分析,从而得出各自的特点以备在图像处理中可以方便的选择。 相似文献
12.
13.
14.
15.
16.
由于图像信息熵只与图像中的图像像素点值的数目有关,而与像素点的位置信息无关,即图像信息熵不能很好地反映图像间的形状差异。本文提出了基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法,解决了熵相同而形状不同的问题,利用单元信息熵矢量间的距离相关性来完成图像的匹配跟踪。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。 相似文献
17.
18.
在光学图像处理中,把光学成像系统看做线性空间变化系统具有普遍意义。从实际光学系统成像过程出发,考虑光学系统的点扩散函数的空间变化特性和探测器噪声特性,建立了空间变化成像模型。在此成像模型基础上,基于最大似然法提出了空间变化的Richardson-Lucy(SVRL)图像恢复算法。为了分析SVRL算法的性能,实验中利用ZEMAX软件计算不同视场的点扩散函数,而后利用此空间变化点扩散函数进行成像仿真,得到仿真成像结果,最后分别采用0视场、0.5视场、0.7视场、1视场的点扩散函数以及空间变化点扩散函数对仿真图像进行恢复。实验结果表明,对于实际的空间变化光学系统,SVRL算法的图像恢复效果十分有效。 相似文献