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针对高分辨率SAR图像复杂背景下的线状目标边缘,提出了一种基于DS证据理论的融合提取方法。首先,分析并建立了线状目标的边缘模型;其次,改进了现有的ROEWA算法,在计算边缘强度的同时,利用方向模板和二次曲线进行方向估计,得到了边缘方向;然后,基于边缘模型设计了DS证据理论识别框架,利用道路边缘点方向,设计了一种一一映射的Hough变换方法,基于线状目标直线边缘的高边缘强度值、直线边缘共线性、直线边缘侧面均匀区域统计特性(灰度均值和方差),构建了三组相互独立的基本概率分配函数(BPAF),并采用DS证据理论的Dempster方法,实现了复杂背景下线状目标边缘提取的融合判决。最后,利用机载SAR图像进行城区道路目标的边缘提取试验,验证了本文方法的性能。 相似文献
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图像边缘检测算法研究与分析 总被引:2,自引:0,他引:2
边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。 相似文献
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为提升偏正光图像目标识别技术水平,研究基于数据挖掘的偏振光成像目标检测方法。使用阈值分割法对偏振光图像实施分割预处理;使用斯托克斯参量、方差等方法获取偏振光图像的偏振态特征、目标边缘特征和直线特征;利用深度学习神经网络模型输出偏振光成像目标检测结果。实验结果表明:该方法可有效分割偏振光图像内的目标和背景,提取偏振信息能力较好;提取偏振光图像特征像素点的最低精度为0.98左右,提取其特征能力较强;特征信息提取效率较高,对于偏振光图像的特征信息提取最低耗时为0.257 s,应用性能较好。 相似文献
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直线特征是识别线状目标的基础,现有启发式搜索算法仅适用于光学图像的直线特征提取,对SAR图像效果并不理想。针对该问题,提出一种SAR图像直线特征提取的启发式搜索算法。首先对SAR图像进行Frost滤波,然后利用指数加权均值比(ROEWA)算子进行边缘检测,再利用非极值抑制得到边缘二值图,最后采用二次搜索策略及“直线走原则”,充分考虑局部信息,设计启发式搜索的代价函数及搜索规则,实现直线特征提取。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪性和抗断裂能力,能够有效地提取出SAR图像中的直线特征。 相似文献
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给出了一种基于Log Gabor小波的相位一致(PC)不变量的神经网络目标识别方法。针对Gabor小波存在的问题,分析了LogGabor小波优于Gabor小波的性能,给出了TPC不变量的定义,探讨了低层次图像不变量特征,运用LogGabor小波PC特征不变量公式进行了修正,提取了目标图像边缘特征。利用该方法进行了神经网络目标识别实验,仿真结果表明,该方法能够很好识别图像目标,识别率达到97%。 相似文献
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在使用传统的滤波去噪方法对红外图像进行预处理时,会在削弱噪声信息的同时模糊了图像中目标和背景的边缘成分,不利于对图像信息进一步处理。针对该问题,提出基于图像融合的红外图像预处理方法,通过对同一幅退化降质的红外图像分别实施改进的中值滤波算法和改进的Sobel算子边缘提取算法,进行去噪处理和边缘提取,最后利用图像融合算法,将不同算法处理的结果图像加以合并,形成融合后图像。实验结果表明,所提出的基于图像融合的预处理方法能够滤除红外图像中大部分噪声,且很好地保留了目标和背景的细节特征,而且运算简单,便于硬件实时计算,有利于后续的目标检测与识别处理。 相似文献
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针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。 相似文献
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基于多帧边缘差异的视频运动对象的分割与跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
从视频场景中分割和跟踪感兴趣的视频对象对于MPEG-4等基于对象的视频编码来说是关键性的技术之一。针对目前大部分视频对象分割和追踪算法相当复杂但仍不能有效地去除背景噪声的问题,该文提出用于分割和跟踪视频运动对象的一种基于多帧边缘差异的算法。该算法利用一组帧的边缘差异来提取运动对象区域,通过聚类方法去除背景像素点,利用形态学算子得到对象分割模板,同时通过建立前帧感兴趣对象与当前帧运动对象的帧间向量跟踪当前帧的感兴趣视频对象。不同标准视频测试序列的测试结果表明,该算法能够实现对感兴趣的视频运动对象更为精确、快速和有效地分割和跟踪。 相似文献
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由于图像的边缘信息是整个图像特征信息中最重要的部分,所以边缘检测算法是图像分析与图像识别中十分重要的一个课题。基于此,在VC++的基础上,设计实现了4种基本的边缘检测算法,该设计能够使我们更方便、直接地比较4种检测算法的检测结果,从而选择合适的检测算法。除此之外,还实现了对标识物体的周长以及面积的测量。 相似文献
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稀疏表示是以块为单位进行编码的,因此破坏了图像块间的相关性。针对上述问题,提出了基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合算法。该算法采用交替方向乘子算法(ADMM)求解非下采样轮廓波变换(NSCT)域强边缘子带的卷积稀疏系数,完成特征响应系数的融合。同时,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的点火图完成NSCT域高频子带的融合。实验结果表明:该算法解决了稀疏表示的“块效应”问题,同时又兼具PCNN模型的视觉特性,可以有效地捕捉源图像的特征信息。另外,在主观视觉评价和客观质量评价方面均优于现有算法。 相似文献
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一种基于视频的公交客流计数方法 总被引:2,自引:1,他引:1
采用一种行时空图处理方法设计一种公交乘客计数系统,克服传统的光流法和帧差法提取运动目标所存在着的数据量大、实时处理能力差、抗干扰能力差的缺陷。该系统包括行时空图的生成,运动目标的提取、识别、匹配和计数等部分。实验结果表明统计数据有较高的准确率,并能很好地满足实时性要求。该系统识别鲁棒性好、运算数据量小、在移植至硬件时对硬件的性能要求很低,可以很好地控制软硬件成本。 相似文献
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在红外成像过程中,目标边缘模糊化是影响红外目标识别效果的关键因素,也是红外目标识别算法的研究重点,故在光谱图像中合理补偿目标几何特征信息成为研究热点之一。结合包含目标几何特征信息的包围盒作为约束条件,对红外光谱图像进行分层限定滤波,降低原有图像数据中目标几何外形数据的丢失,提高目标可识别性。设计了在包围盒约束条件下的光谱聚类算法,设置参数η表征待测军用车辆目标的几何信息,设置参数m表征待测军用车辆目标的光谱特征信息。实验采用TEL-1000-MW型红外成像光谱仪获取多光谱图像,通过改变m和η值调整光谱特征值个数与包围盒范围,从而获得不同的目标识别图像。并与传统方法对同一幅红外目标图像的识别效果相比较,结果发现采用包围盒约束的待测目标图像几何边界信息保留效果明显优于传统方法,当m=10、η=0.7时,红外图像的目标识别效果最好,同时算法收敛速度也最优。由此可见,该算法在提高红外目标识别能力、避免误判伪目标和漏检目标方面具有很高的实用价值。 相似文献