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归一化互相关测度在光照改变时比采用绝对差之和测度(SAD)要稳定,但是归一化互相关测度的缺陷在于它的计算量非常大。为此,提出了一种结合自适应连续多级分区和初始阈值估计的基于归一化互相关(NCC)的快速模板匹配算法。根据模板图像中不同模块的梯度值,将模板图像进行逐级分区,通过分区顺序将互相关之和分为不同的层,得到各层互相关的上界,运用柯西-施不等式得到上界间的关系,形成自适应连续多级分区淘汰方法。同时,为了加快匹配速度,利用初始阈值估计产生一个较大的边界阈值,以淘汰初始搜索时的大量非匹配点,减少搜索点数目。实验结果表明:所提出的算法具有较好的鲁棒性,且算法的执行速度优于传统算法。 相似文献
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针对PDF417条码在复杂背景中检测定位的技术问题,提出一种基于字符间列边缘提取的定位方法。通过对PDF417码的结构特征进行分析,利用子区域的多特征分析法提取目标区域,并在此基础上提取条码的列向边缘,实现了准确定位。通过霍夫变换确定条码边界,对条码区域进行提取。实验结果表明,对于背景复杂且条码区域信息未知的情况,该定位算法具有良好的结果。 相似文献
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归一化互相关测度在光照改变时,比采用绝对差之和测度(SAD)要稳定,但是归一化互相关测度的缺陷在于它的计算量非常大。为此,提出了一种结合自适应连续多级分区和初始阈值估计的基于归一化互相关(NCC)的快速模板匹配算法。根据模板图像中不同模块的梯度值,将模板图像进行逐级分区,通过分区顺序将互相关之和分为不同的层,得到各层互相关的上界,运用柯西-施瓦兹不等式得到上界间的关系,形成自适应连续多级分区淘汰方法。同时,为了加快匹配速度,利用初始阈值估计产生一个较大的边界阈值,以淘汰初始搜索时的大量非匹配点,减少搜索点数目。实验结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性,且算法的执行速度优于传统算法。 相似文献
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