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基于小波的多尺度SUSAN角点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
SUSAN角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺变化特性.利用小波变换的多尺度特性,即在小尺度下的定位准确和大尺度下的抗噪性强,该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,从而构建了一种新的基于小波变换的SUSAN多尺度角点检测算法.新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的SUSAN角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪声干扰而提取出伪角点等问题.为了综合利用各个尺度下的角点信息,该文提出了由粗到细的角点筛选方案.通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能. 相似文献
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基于Radon变换的图像角点角度提取算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有角点检测算法只提取图像角点位置而无法提取角点角度的缺陷,本文在SUSAN角点检测算法的基础上,提出基于Radon变换的图像角点角度提取算法.该算法首先利用SUSAN算子检测候选角点,然后得到候选角点子邻域图像,对其进行角点角度可测量性判定,对满足可测量性的角点子邻域图像中每个像素点进行梯度映射后,利用Radon变换提取角点边缘直线,最后利用坐标几何关系提取角度.并针对Radon变换无法检测直线起始点导致角点角度提取时存在二值歧义性的缺陷,本文借鉴USAN思想,把同值核引入到角度提取中,从而实现了对角度的正确提取.该算法实现简单,实验结果证明了其有效性. 相似文献
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针对电子稳像技术传统块匹配法求运动矢量的固有缺点,采取四叉树——一种变块匹配方法计算运动矢量,使求得的运动矢量有较好的一致性.与其它变块匹配方法相比,该方法克服了其它变块匹配法的不足.实验表明,使用该法求出的运动矢量有较好的一致性和准确性. 相似文献
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《中国测试》2017,(6):108-113
为对汽车卡钳排气螺钉的微小螺纹尺寸实现高精度在线检测,提出一种基于改进SUSAN算法的卡钳排气螺钉参数辨识方法。首先,对经过兴趣域提取的螺纹图像进行二值化及边缘保持滤波处理,减小光线、噪声等对图像的干扰;SUSAN算法是采用一个近似圆形的模板在图像上移动,寻找出模板内部每个图像像素点的灰度值与模板中心像素的灰度值相同或相似的区域,再根据区域大小判断出角点位置,运用Forstner算子可进一步获得准确的角点坐标,从而计算出M10螺纹大径、中径、小径、螺距及牙型角等几何参数;利用该算法设计一套基于机器视觉螺纹检测系统,并利用万工显与该方法进行比对实验。实验结果表明:该方法的螺距、大径、中径、小径的测量精度为0.01 mm,牙型角精度为8′,均满足螺纹紧固件的测量精度要求,且比传统算法精度高。 相似文献
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提出了一种改进的单相限实数Fourier-Mellin 变换(SRFMT)相位校正稳像算法,提高了稳像实时性,解决了因图像局部遮挡而引起的错误估计问题.分析了基于Fourier-Mellin 变换估计抖动图像序列尺度因子、旋转、平移向量引起的计算堵塞,然后利用傅里叶变换共轭对称性,改进实数傅里叶变换,并以查表方式访问wi 因子,提升了计算性能;最后采用统计直方图方法处理块运动向量,通过局部运动向量集中度判定,去除伪全局运动向量.实验结果表明,与未改进的算法相比,采用改进的SRFMT 相位校正稳像算法处理512×512 的灰度图像序列,稳像的实时性提高了42%,满足实时性要求,有效的去除了因局部遮挡而引起的错误估计,鲁棒性进一步增强. 相似文献
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针对机器视觉测量应用中,待测关键点的自动识别与定位中的角点信息提取问题,以ZYNQ系列可拓展平台内部ARM+FPGA的异构架构为基础,采用软硬件协同设计方法,搭建了一套可进行实时视频图像角点检测的系统。利用Vivado HLS工具,将角点检测算法封装成可以部署到PL端的IP核,极大地缩短了开发周期;对系统中各个模块进行了合理的任务分配,使得系统拥有ARM的灵活性以及FPGA的并行处理能力,展现了并行异构架构的优势。该系统中图像算法IP核可以进行灵活的算法替换和更新,为基于机器视觉检测的小型化应用提供了重要参考。 相似文献
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为研究基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的理论,有效提取伪随机编码图像特征角点,介绍了一种角检测方法,该角检测方法是基于轮廓线曲率的测试,实验数据和重构结果验证了该检测方法的适用性和有效性。 相似文献
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一种基于灰度投影与块匹配的视频序列快速稳像算法 总被引:4,自引:2,他引:2
针对视频图像序列的不稳定性,结合灰度投影算法与块匹配法各自的特点,提出了一种可以快速消除图像序列间平移和旋转抖动的新型电子稳像算法.该算法首先采用灰度投影法估计与补偿图像序列间的平移运动,然后用拉普拉斯算子在图像边缘处选取灰度信息比较丰富的小块模板,利用块匹配法计算模板的平移运动,再结合模板在图像上的位置估计图像的旋转... 相似文献
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本文提出一种半监督P-N学习互信息熵图像稳定算法,构建一种图像稳定-学习框架(Image Stabilization-Learning,ISL)。在互信息熵图像稳定基础上,引入一种半监督P-N学习机制,对运动数据进行推理训练,并通过对训练数据分类;构建分类训练模型,对运动参数进行预测;在此基础之上,通过评估模型更新运动估计参数,实现对抖动视频序列进行在线补偿。本文经采用互信息熵稳定与半监督P-N学习互信息熵图像算法对抖动视频序列测试对比,运动估计稳定失误率降低至1%,进一步提升视频序列高频去抖动能力。 相似文献