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提出了一种多回路平面曲线的分割算法。算法以直线段和二次曲线段作为拟合的基本单元,通过边缘跟踪把多回路的平面曲线分割成曲线段或单回路的封闭曲线,然后在曲线曲率不连续处继续分割。针对一次分割时可能会产生的迷向问题,提出了基于对偶原理的线段合并技术。该算法的结果能简单有效地描述场景中的物体,使高级视觉任务更简单。实验结果表明算法能取得较好的效果。 相似文献
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基于形态图表示的三维物体识别的基本思路是:首先建立待识别物体的模型库,找出模型集中所有模型物体的形态图和特征视图,并提取以它们的拓扑结构信息和几何信息;其次对物体真实图像作轮廓提取和0边界跟踪,得到二维图像的线架图,同时提取出它的拓扑结构信息和几何信息;最后将物体图像的拓扑结构信息和几何信息与模型库中模型物体的拓扑结构信息和几何信息匹配,从而达到识别的目的。文中提出了在生成线图链码时提取其拓扑结构信息和几何信息的方法,由拓扑结构信息和几何信息构造特征矩阵的方法,以及识别过程中特征矩阵的匹配算法。 相似文献
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为了解决经典Otsu法对复杂图像分割的不足,提出了一种新的分割算法来提取零件的表面缺陷,将形态学和小波变换理论应用到Otsu算法中。该算法采用两次分割,分别为将零件从背景中分割出来以及将缺陷从零件中分割出来。算法首先采用形态学中的顶帽变换和底帽变换相结合将零件从图像背景中分离出来,得到目标图像;然后选择单层小波系数分解目标图像,再将分解后的图像进行低频重构,去除冗余信息和噪声;最后分别应用一维和二维Otsu算法将缺陷从低频重构后的图像中分割出来。实验证明,所提出的算法较经典的一维和二维Otsu算法,具有分割精度高、抗噪性能强的优点,并且改进后的一维Otsu算法要优于改进后的二维Otsu算法。 相似文献
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基于小波分析的电能质量扰动信号检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电能质量扰动信号的特性,本文采用小波变换对电力系统的高频、瞬时脉冲、电压切痕扰动信号进行检测.研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,通过与快速傅立叶变换FFT的结果进行比较,证实了该方法的准确性和优越性. 相似文献
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在基于卷积神经网络的场景分类方法中,当训练数据较少时,由于网络训练次数较多、收敛性较差等原因,容易造成过拟合.为了消除此影响,在卷积神经网络的框架下,文中提出可以自适应调节网络学习率和样本训练方式的场景分类算法.根据网络训练中误差函数的变化自适应调节学习率,当误差函数变化较小时,保持批次的学习率不变,当误差函数变化加大时,学习率的变化与误差函数的改变成反比.同时根据网络输出结果改变实验样本的训练方式,着重训练分类不准确的图像.在Scene-15、Cifar-10场景数据集上的实验表明,文中算法改善神经网络的收敛性,有效提高分类精度,特别是对于室内场景等特征复杂场景的分类精度. 相似文献
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经典视觉单目标跟踪方法通常以单特征描述被跟踪的目标。但在实际场景中,目 标因受外界因素如光照或自身变化如形变的影响而发生变化。为了更好地描述目标,首先引入 HOG 特征和 CN 特征,利用传统的特征提取方法,训练得到各自的相关滤波器;然后与各自特 征相关滤波得到各自的响应图;最后采用实际响应与期望响应的差值法求得各自响应图的权重, 将其与各响应图自适应融合得到目标的最终位置,并自适应更新各自的模型。实验选取公共数 据集 OTB2013 的 34 个彩色视频帧序列对不同算法进行定性和定量地分析和论证。相比效果最 好的 DSST 算法,平均中心误差减少了 7.8 像素,成功率提高了 1.2%,精度提高了 2.3%。实验 结果表明该算法具有较好的跟踪鲁棒性和准确性。 相似文献
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图像的非刚性配准在计算机视觉和医学图像分析中有着重要的作用.TV-L1(全变分L1范数、Total variation-L1)光流模型是解决非刚性配准问题的有效方法,但TV-L1光流模型的正则项是一阶导数,会导致纹理特征等具有弱导数性质的信息模糊.针对该问题,将G-L(Grünwald-Letnikov)分数阶引入TV-L1光流模型,提出基于G-L分数阶微分的TV-L1光流模型,并应用原始-对偶算法求解该模型.新的模型用G-L分数阶微分代替正则项中的一阶导数,由于分数阶微分比整数阶微分具有更好的细节描述能力,并能有效地、非线性地保留具有弱导数性质的纹理特征,从而提高图像的配准精度.另外,通过实验给出了配准精度与G-L分数阶模板参数之间的关系,从而为模板最佳参数的选取提供了依据.尽管不同类型的图像其最佳参数是不同的,但是其最佳配准阶次一般在1 ~2之间.理论分析和实验结果均表明,提出的新模型能够有效地提高图像配准的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的医学图像配准,该模型是TV-L1光流模型的重要延伸和推广. 相似文献
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基于时空上下文信息的目标跟踪算法利用目标与背景之间的时空关系,在一定程度上解决静态遮挡问题,但当目标出现较大遮挡或快速运动目标被背景中物体遮挡(动态遮挡)时,仍然会出现跟踪不准确或跟丢的情况.基于此种情况,文中提出基于遮挡检测和时空上下文信息的目标跟踪算法.首先利用首帧图像中压缩后的光照不变颜色特征构造并初始化时空上下文模型.然后利用双向轨迹误差对输入的视频帧进行遮挡情况判断.如果相邻帧间目标区域特征点的双向匹配误差小于给定阈值,说明目标未出现严重遮挡或动态遮挡,可以利用时空上下文模型进行准确跟踪.否则利用文中提出的组合分类器对后续帧进行目标检测,直至重新检测到目标,同时对上下文模型和分类器进行在线更新.在多个视频帧序列上的测试表明,文中算法可以较好地解决复杂场景下较严重的静态遮挡和动态遮挡问题. 相似文献