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基于Hausdorff距离的图像匹配技术 总被引:10,自引:2,他引:10
文中给出一种新的点匹配方法,这种方法对从传感器图像中抽取的点与从参考图像抽取的图像点进行匹配。点匹配算法要求挫个点集之间得到仿射变换,这种变换使得一个点集到另一个点集的距离最小。 相似文献
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针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。 相似文献
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为了能够在工程应用现场准确实现图像匹配问题,结合目前现场处理中应用较多的TMS320C6201芯片的内部并行结构特点,设计硬件并行遗传算法进行寻优.实验结果表明系统整体方案具有一定的可行性. 相似文献
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为了在激光成像制导中提高目标识别的精度和实时性,并在遮挡条件下进行有效识别,采用基于改进Hausdorff距离和量子遗传算法的激光图像匹配算法,选择图像的局部边缘特征为特征空间,针对传统Hausdorff算法及几种改进Hausdorff距离存在的问题,提出了一种新的改进Haussdorff距离作为相似性度量;在搜索策略上,选择量子遗传算法进行并行搜索,为防止种群过早收敛,提出了种群灾变策略,并应用动态的量子旋转角调节收敛的速度和方向。通过理论分析和实验验证,取得了不同参量条件下的目标识别对比数据。结果表明,该算法可以消除激光图像中局部遮挡、噪声以及出格点等因素影响,鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快。 相似文献
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基于Hausdorff距离和遗传算法的物体匹配方法 总被引:17,自引:0,他引:17
在模式识别与机器视觉中,常常需要进行图像中的物体检测。本文将Hausdorff距离作为物体轮廓的相似性的测度,并用遗传算法进行最佳物体匹配的快速搜索方法,实验结果表明,本文的方法能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体。 相似文献
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提出了一种改进的混沌遗传算法,定义了问题模型,采用一任务序列加一主机序列的编码表示,并由约束关系阶段随机产生合法调度。为确保生成新调度,改进了交叉机制;为保持解的多样性和均衡负载,设计了任务均衡变异算子。为利用混沌优化技术,交叉、变异频率都由混沌序列动态控制。仿真结果表明,该算法总能得到最佳解。 相似文献