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基于边界特征的一维最大熵图象分割算法的研究与实现 被引量:6
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作者 田俊霞 穆国燕 陈树中 《计算机工程与科学》 CSCD 2002年第6期46-47,64,共3页
本文提出了一种新的图象分割算法 ,该算法首先检测边缘 ,在边界图象的基础上进行图象二值化 ,保留了边界特征 ,而且能自适应地选择阈值 ,克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效... 本文提出了一种新的图象分割算法 ,该算法首先检测边缘 ,在边界图象的基础上进行图象二值化 ,保留了边界特征 ,而且能自适应地选择阈值 ,克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效果 ,而且可以处理低质量或边缘模糊的图象 。 展开更多
关键词 边界特征 图象分割算法 二值化 全局阈值 局部阈值 一维最大熵 边缘检测 图象识别 计算机视觉
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一种改进的一维最大熵星图分割算法 被引量:4
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作者 张耿 张超 +2 位作者 米科峰 詹银虎 李崇辉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第10期53-57,共5页
在CCD天文测量技术中,星点质心坐标提取的精度直接影响野外天文测量的坐标精度,而星图分割算法是数字星图处理技术中最为关键的一环。一维最大熵星图分割算法具有良好的二值化效果,且能够充分保留星图图像信息,其可靠性与准确性均已得... 在CCD天文测量技术中,星点质心坐标提取的精度直接影响野外天文测量的坐标精度,而星图分割算法是数字星图处理技术中最为关键的一环。一维最大熵星图分割算法具有良好的二值化效果,且能够充分保留星图图像信息,其可靠性与准确性均已得到了试验验证。本文基于一维最大熵星图分割算法,提出了一种改进的星点区域划分算法,可以在不影响精度和可靠性的前提下,大幅提升一维最大熵算法的运算效率,进一步提高野外天文测量作业的效率,在实际作业中,具有更好的可应用性。 展开更多
关键词 一维最大熵 星点区域划分 CCD天文测量 自动天文测量
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面向三维扫描仪点云与全景图像映射关系的快速建立方法
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作者 张旭 毛庆洲 +1 位作者 时春霖 施以旋 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1315-1325,共11页
针对地面三维扫描仪获取彩色点云时传感器外参数标定过程复杂的问题,提出直接建立点云与全景图像映射关系的方法.提出基于一维最大熵的改进Zernike矩亚像素边缘提取算法,自全景图像中定位靶球,根据三维几何特点从点云中提取靶球.将提取... 针对地面三维扫描仪获取彩色点云时传感器外参数标定过程复杂的问题,提出直接建立点云与全景图像映射关系的方法.提出基于一维最大熵的改进Zernike矩亚像素边缘提取算法,自全景图像中定位靶球,根据三维几何特点从点云中提取靶球.将提取结果作为配准基元,在空间球坐标中构建基元三角形,通过最小角距差法完成基元配对,建立点云与全景图像的初始映射关系.针对图像局部畸变导致的映射偏差,提出基于改进Levenberg-Marquardt算法和自由形变法组合的混合算法逐像素优化数据间的映射关系.利用多种场景的实验数据验证所提方法的可行性.结果表明,标靶自点云和图像中的提取率高,被点云和图像同时识别的标靶利用最小角距差法均能够成功配对.改进Zernike矩相较于传统Zernike矩提取的标靶初始映射误差降低了61.1%;经混合算法优化后,点云与全景图像的映射误差约为1 pixel,数据映射结果稳定且不受测站位置和点云密度的影响. 展开更多
关键词 扫描仪 全景图像 一维最大熵 映射关系 配准误差
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梳棉棉网中棉结的在线视觉识别 被引量:1
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作者 陈俊琰 郁崇文 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期708-711,726,共5页
针对国内棉纺织企业采用目光检测法检测半成品中棉结含量存在检测精度低、速度慢等问题,应用计算机视觉技术,设计棉结在线识别系统.采样得到的棉网图像,经图像预处理消除光照不匀和噪声等因素后,采用一维最大熵法结合初始分割阈值和面... 针对国内棉纺织企业采用目光检测法检测半成品中棉结含量存在检测精度低、速度慢等问题,应用计算机视觉技术,设计棉结在线识别系统.采样得到的棉网图像,经图像预处理消除光照不匀和噪声等因素后,采用一维最大熵法结合初始分割阈值和面积阈值的方法来识别棉结,并将识别结果与人工目测结果进行对比.研究表明,本文的识别方法具有识别精度高、速度快、误检率和漏检率低等特点,符合在线检测连续性要求. 展开更多
关键词 梳棉棉网 棉结 在线视觉识别 图像分割 一维最大熵
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红外空中小目标小波域检测方法
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作者 刘刚 梁晓庚 傅篱 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第12期88-91,共4页
针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法。该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像。... 针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法。该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像。其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程。最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口。试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势。 展开更多
关键词 红外小目标 小波变换 系数能量 线性映射 一维最大熵
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