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仿射不变的多尺度自卷积熵提取方法 被引量:7
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作者 张洁玉 陈强 +2 位作者 白小晶 孙权森 夏德深 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1328-1332,共5页
为从在不同视角获取的同一场景图像中提取更加独特的不变特征,提出一种图像仿射不变特征的提取方法.首先基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量——多尺度自卷积熵(MSAE);并证明了该熵具有仿射不变性;最后利用最小距离分类器... 为从在不同视角获取的同一场景图像中提取更加独特的不变特征,提出一种图像仿射不变特征的提取方法.首先基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量——多尺度自卷积熵(MSAE);并证明了该熵具有仿射不变性;最后利用最小距离分类器分别对视点变换图像,以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验.实验结果表明,MSAE特征能够获得更高的正确识别率. 展开更多
关键词 多尺度自卷积 多尺度自卷积 图像识别 识别正确率
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基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别 被引量:5
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作者 黄波 赵继印 +1 位作者 郑蕊蕊 李敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期64-69,共6页
仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于... 仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法. 展开更多
关键词 目标识别 仿射不变特征 归一化直方图 多尺度自卷积
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一种多尺度自卷积快速算法 被引量:1
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作者 黄波 赵晓晖 +3 位作者 庞怡杰 时公涛 陈东 赵继印 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2430-2435,共6页
本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性... 本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性进行尺度范围映射,减小MSA变换尺寸,降低计算复杂度.利用典型数据,从时间效率和特征值精度对算法进行仿真分析验证.实验表明,所提快速计算方法在保证特征值精度一致的前提下,计算速度提高到3倍以上. 展开更多
关键词 多尺度自卷积 (MSA ) 目标识别 仿射不变特征 仿射不变量 MULTI-SCALE autoconvolution(MSA)
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多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测 被引量:1
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作者 王国力 周伟 +1 位作者 丛瑜 关键 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期607-612,共6页
针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法.该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图.设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测.实验结果表... 针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法.该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图.设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测.实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标. 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 目标检测 多尺度自卷积 方差显著性
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基于广义典型相关分析的仿射不变特征提取方法 被引量:7
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作者 张洁玉 陈强 +2 位作者 白小晶 孙权森 夏德深 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2465-2469,共5页
该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特... 该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特征进行融合,得到具有更丰富图像信息的组合特征。最后利用MSA,MSAE和组合特征,结合最近距离分类器分别对视点变换图像以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验。结果表明,组合特征得到了最高的正确识别率,MSAE次之,MSA最低。 展开更多
关键词 图像识别 多尺度自卷积 多尺度自卷积 特征融合 仿射不变性
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SAR图像频域特征保护的相干斑噪声抑制方法 被引量:2
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作者 王国力 周伟 +1 位作者 柴勇 关键 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第12期1642-1649,共8页
针对SAR图像相干斑噪声抑制和特征保持问题,建立了多尺度自卷积(MSA)和相位一致(PC)的滤波器模型,结合MSA频域变换多尺度均值和PC高精度特征定位的特点,提出了一种频域有特征保护的SAR图像相干斑噪声抑制算法。算法判断SAR图像中不同类... 针对SAR图像相干斑噪声抑制和特征保持问题,建立了多尺度自卷积(MSA)和相位一致(PC)的滤波器模型,结合MSA频域变换多尺度均值和PC高精度特征定位的特点,提出了一种频域有特征保护的SAR图像相干斑噪声抑制算法。算法判断SAR图像中不同类型区域,选择不同的滤波策略。对均匀区域采用MSA滤波;由PC测度判断特征区域,并对特征区域采用PC测度加强的MSA滤波;对分离点目标区域,采用观察值与MSA算术平均滤波。算法有效地解决了空域方法对SAR图像噪声抑制效果好而易破坏细节特征的矛盾。仿真实验和滤波性能评估指标分析显示,算法具有良好的抑制SAR图像相干斑噪声和保护特征的能力。 展开更多
关键词 SAR图像 噪声抑制 多尺度自卷积 相位一致
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Contourlet变换域下的目标特征提取与识别 被引量:2
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作者 于琨 王明斐 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第8期122-126,共5页
利用Contourlet变换对于高维信号的表示能力,在Contourlet变换下提取不变矩特征以及局部Contourlet二值模式特征,通过特征组合,提出了一种在多种外界变化条件下都具有较好稳定性的目标特征提取技术。对于Contourlet分解的低频分量,计算... 利用Contourlet变换对于高维信号的表示能力,在Contourlet变换下提取不变矩特征以及局部Contourlet二值模式特征,通过特征组合,提出了一种在多种外界变化条件下都具有较好稳定性的目标特征提取技术。对于Contourlet分解的低频分量,计算多尺度自卷积矩不变特征;对于Contourlet分解的高频分量,计算其局部Contourlet二值模式(LCBP),并利用两状态HMT描述LCBP系数,得到LCBP-HMT模型,提取模型参数作为特征向量;最后将提取出的低频特征以及高频统计特征组合成特征向量,从而结合了MSA的全局不变性以及LCBP的多尺度、多方向局部描述特性。最后分别对目标的二值图像和灰度图像进行实验,证明了算法在各种变化条件下均具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 多尺度几何分析Contourlet变换 多尺度自卷积 局部二值模式 目标识别
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仿射不变三角形在红外目标识别中的应用
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作者 赵爱罡 王宏力 +3 位作者 杨小冈 陆敬辉 崔祥祥 姜伟 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1493-1499,共7页
红外目标识别主要存在以下两个问题:一是红外成像比较模糊,难以提取不变特征;二是红外图像信息含量小,不易发掘有效的描述方法。针对上述问题,提出了一种基于曲率尺度空间(Curvature Scale Space,CSS)角点的仿射不变三角形的检测方法,... 红外目标识别主要存在以下两个问题:一是红外成像比较模糊,难以提取不变特征;二是红外图像信息含量小,不易发掘有效的描述方法。针对上述问题,提出了一种基于曲率尺度空间(Curvature Scale Space,CSS)角点的仿射不变三角形的检测方法,并利用优选参数的多尺度自卷积(Multi-scale Autoconvolution,MSA)对提取的三角形区域进行描述,最后进行特征匹配实现红外目标识别。实验表明:与其他方法比较,在各种图像变换中,本文方法对红外目标的识别优势显著。 展开更多
关键词 仿射不变 曲率尺度空间(CSS) 多尺度自卷积(MSA) 红外目标
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基于改进SIFT的SAR图像配准方法 被引量:6
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作者 张雄美 易昭湘 +1 位作者 蔡幸福 宋建社 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期223-226,共4页
针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合... 针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。 展开更多
关键词 SAR图像配准 尺度不变特征变换 多尺度自卷积 典型相关分析 奇异值分解
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一种有效抑制机载传感器成像畸变干扰的景象匹配算法 被引量:1
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作者 刘强 肖刚 牟之英 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第5期146-149,153,共5页
电荷耦合器件(CCD)与合成孔径雷达(SAR)是两种最常用的机载传感器,是景象匹配辅助导航系统的关键组成部分。当系统传感器获取的实测图存在严重成像畸变时,传统的基于特征点集间Hausdorff距离测度的匹配算法精度较低,通过引入多尺度自卷... 电荷耦合器件(CCD)与合成孔径雷达(SAR)是两种最常用的机载传感器,是景象匹配辅助导航系统的关键组成部分。当系统传感器获取的实测图存在严重成像畸变时,传统的基于特征点集间Hausdorff距离测度的匹配算法精度较低,通过引入多尺度自卷积(MSA)这种具有仿射不变性的局部特征,并将其同图像的尺度不变变换(SIFT)特征串行组合可以得到一种更加鲁棒的匹配算法。采用CCD和SAR传感器获取的图像对算法进行了仿真验证,实验结果表明:引入MSA特征对抑制景象匹配算法中多源传感器成像畸变的干扰十分有效,匹配精度显著提高。 展开更多
关键词 多源传感器 多尺度自卷积 尺度不变特征 图像定位与配准
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