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基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征提取 被引量:1
1
作者 陶珑 郭燕飞 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期131-137,共7页
煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提... 煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提取的要求。针对上述问题,提出了一种基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征快速提取方法。在广义变分模式分解算法的基础上,采用乘子交替方向法迭代求解,将约束优化问题转换为无约束优化问题。应用改进变分模式分解算法对信号进行等效分解,得到匹配目标信号特征的等效滤波器,通过内积变换原理快速提取通风机振动信号特征分量。仿真和实验结果表明,改进变分模式分解算法对不同强度的特征分量提取效果均较好,准确性和抗噪性良好,处理通风机实测振动信号的耗时为0.008165 s,与广义变分模式分解算法相比,特征提取速度大幅提升。 展开更多
关键词 煤矿通风机 振动信号 非平稳信号特征提取 分模式分解 等效滤波器 内积变换
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基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法 被引量:2
2
作者 苗彩霞 纪筱鹏 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2014年第4期105-110,共6页
针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错... 针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错误匹配的方法,该算法对建筑物序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该方法的匹配准确率至少高出比较方法9%。 展开更多
关键词 HOUGH变换 尺度不特征转换 图像匹配 误匹配去除 数字城市
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基于小波包多尺度变换的旋转伸缩不变特征提取
3
作者 王春光 高广珠 余理富 《兵工自动化》 2005年第3期95-95,共1页
离散小波变换定位频域和空间时,由于基本小波变换对旋转和伸缩敏感,故变换前应预处理图像,步骤为:直角坐标系到对数极坐标的转换,自适应行移不变性小波包转换,最佳树中各子带小波包系数能量特征向量的不变特征提取。
关键词 小波包多尺度变换 不变特征 能量特征 图像处理
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基于改进SSA算法和SR的滚动轴承故障特征提取
4
作者 景会成 王迪 张瑞成 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期64-72,共9页
针对随机共振(Stochastic Resonance,SR)系统参数选择困难,麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)难以跳出局部最优、收敛精度不高等问题,提出了一种基于鱼鹰优化算法中的定位和捕鱼机制以及逐维差分变异混合策略改进麻雀搜索算法... 针对随机共振(Stochastic Resonance,SR)系统参数选择困难,麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)难以跳出局部最优、收敛精度不高等问题,提出了一种基于鱼鹰优化算法中的定位和捕鱼机制以及逐维差分变异混合策略改进麻雀搜索算法(Osprey Dimension-wise Sparrow Search Algorithm,ODSSA)自适应SR系统.利用尺度变换的方法突破SR系统只能检测小信号的壁垒,将改进信噪比(Improve Signal-to-Noise Ratio,ISNR)作为适应度函数,对故障信号进行增强和特征提取.利用凯斯西储大学轴承故障数据集进行仿真实验,验证了该方法的有效性.实验结果显示,故障频率处的幅值由0.003 dB增强至0.197 dB,提升了65.67倍,该方法具备模型简单、精确度高和可靠性强等优点,能够有效实现对轴承故障频率的提取. 展开更多
关键词 随机共振 尺度变换 鱼鹰优化算法 改进信噪比 特征提取
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基于改进变分模态分解和Hilbert变换的变压器局部放电信号特征提取及分类 被引量:88
5
作者 朱永利 贾亚飞 +2 位作者 王刘旺 李莉 郑艳艳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期221-235,共15页
针对现有局部放电(PD)信号特征提取方法存在的不足,提出一种基于变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数。首先,根据PD信号功率谱,采用双阈值筛选法确定VMD算... 针对现有局部放电(PD)信号特征提取方法存在的不足,提出一种基于变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数。首先,根据PD信号功率谱,采用双阈值筛选法确定VMD算法中的分解模态数;其次,采用VMD算法对PD信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量(BLIMFs);然后,对各模态分量进行Hilbert变换并线性叠加后得到PD信号的Hilbert时频谱,并计算各模态分量的边际谱;最后,根据各模态分量的边际谱提取PD信号频域内的特征量,并用支持向量机(SVM)对所提取的特征量进行分类。实验结果表明,对试验环境下和现场实测两种环境下的PD信号,采用该文方法提取得到的特征量均具有较高的正确识别率,充分说明该特征提取方法可以有效提取PD信号特征。对于噪声较大的实测信号,采用该方法得到的正确识别率并未明显降低,说明该方法具有较好的噪声鲁棒性。此外,该文所提Hilbert-VMD方法也为PD信号提供了一种新的时频分析方法。 展开更多
关键词 局部放电 分模态分解 HILBERT变换 双阈值筛选法 特征提取
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基于VMD和多尺度熵的变压器内绝缘局部放电信号特征提取及分类 被引量:66
6
作者 贾亚飞 朱永利 +1 位作者 王刘旺 李莉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第19期208-217,共10页
为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽... 为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。 展开更多
关键词 局部放电 分模态分解 尺度 特征提取 模式识别
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一种基于SIFT的仿射不变特征提取新方法 被引量:11
7
作者 王鹏 王平 +2 位作者 沈振康 高颖慧 曲智国 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第1期88-93,共6页
图像局部特征提取是图像理解及机器视觉领域一个非常关键的问题,其中SIFT特征因具有良好的显著性和鲁棒性而得到广泛应用。但是,SIFT采用DOG检测子,定位的特征区域为各向同尺度变化的圆形区域,故其只具有尺度不变性,并不具备仿射不变性... 图像局部特征提取是图像理解及机器视觉领域一个非常关键的问题,其中SIFT特征因具有良好的显著性和鲁棒性而得到广泛应用。但是,SIFT采用DOG检测子,定位的特征区域为各向同尺度变化的圆形区域,故其只具有尺度不变性,并不具备仿射不变性。此外,SIFT采用128维特征向量表示,当在图像特征点较多情况下进行匹配实验时,存在存储空间大、匹配耗时多等缺点。针对这两个问题,本文提出一种新的仿射不变特征提取方法,即HA-DR-SIFT(Hessian Affine-DimensionalityReduction-SIFT)。首先,用Hessian-Affine检测子代替DOG检测子,使提取的椭圆图像区域满足仿射不变性需求;其次,用PCA或NLPCA方法对128维特征向量进行降维处理,提高后续运算效率。实验表明,新方法不仅具有良好的仿射不变性,而且在匹配时间和存储空间上优于SIFT算子。 展开更多
关键词 仿射不变特征 Hessian仿射 主成分分析(PCA 非线性主成分分析(NLPCA 尺度不特征变换(sift)
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基于变分模态分解和多尺度排列熵的变压器局部放电信号特征提取 被引量:25
8
作者 张蒙 朱永利 +1 位作者 张宁 张媛媛 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第6期31-37,共7页
局部放电类型的识别对准确掌握变压器绝缘状态和合理安排检修维护有着重要的指导意义。识别放电类型的关键在于放电特征的提取。针对目前局部放电特征识别稳定性差,识别率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decompo... 局部放电类型的识别对准确掌握变压器绝缘状态和合理安排检修维护有着重要的指导意义。识别放电类型的关键在于放电特征的提取。针对目前局部放电特征识别稳定性差,识别率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)的特征提取方法,并验证了方法的有效性。利用VMD分解算法对实验室条件下采集的4种局部放电信号进行分解,得到数个包含不同频带信息的有限带宽的固有模态分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs),分别计算相应的多尺度排列熵,并将其组合成原始特征量。在此基础之上,利用最大相关最小冗余准则(max-relevance and min-redundancy criteria,mRMR)对原始特征量进行优选降维,最后使用支持向量机分类器实现分类。实验结果表明:在染噪情况下,该方法提取的多尺度排列熵仍能准确刻画不同的放电信号时频复杂度的差异,鲁棒性强,识别率高。 展开更多
关键词 压器 局部放电 特征提取 分模态分解 尺度排列熵
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基于Morlet小波变换的滚动轴承早期故障特征提取研究 被引量:76
9
作者 马伦 康建设 +1 位作者 孟妍 吕雷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期920-926,共7页
针对轴承故障初期振动信号中的特征成分极易被噪声信号淹没而不能及时检测的问题,结合Morlet小波变换降噪的基本原理,提出一种由尺度相关能量分布确定最优尺度参数的方法,从而在该尺度下对信号滤波来提取冲击特征成分。以最小Shannon熵... 针对轴承故障初期振动信号中的特征成分极易被噪声信号淹没而不能及时检测的问题,结合Morlet小波变换降噪的基本原理,提出一种由尺度相关能量分布确定最优尺度参数的方法,从而在该尺度下对信号滤波来提取冲击特征成分。以最小Shannon熵优化Morlet小波的形状参数,实现母小波与信号故障特征的最佳匹配;以最优Morlet小波在不同变换尺度下的小波系数绘制尺度-能量谱,利用信号故障特征能量在特定尺度范围内聚集的特性,从谱图的极值点中选择滤波效果最好的尺度参数。对轴承全寿命数据的实际应用结果表明,与信号的均方根趋势相比,该方法能够提前从信号中提取微弱故障特征并检测到轴承的外圈故障,为轴承早期故障诊断提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 Morlet小波变换 滚动轴承 早期故障特征提取 Shannon熵 尺度-能量谱
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变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功率组合预测 被引量:19
10
作者 叶林 滕景竹 +4 位作者 蓝海波 仲悟之 吴林林 刘辉 王铮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期29-36,59,共9页
精确的风电功率预测对保障大规模风电接入电网后电力系统的安全稳定运行具有重要意义。其中,风速的随机变化是引起风电功率波动和影响风电功率预测精度的最主要原因。针对该问题,提出一种基于变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功... 精确的风电功率预测对保障大规模风电接入电网后电力系统的安全稳定运行具有重要意义。其中,风速的随机变化是引起风电功率波动和影响风电功率预测精度的最主要原因。针对该问题,提出一种基于变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功率组合预测方法。首先,通过多重分形谱分析不同天气类型下的风速特征。然后,根据当前风速的特征量采用变尺度滑动时间窗口算法,动态地进行特征提取,由提取结果对风电历史数据进行分类,在此基础上选择特定参数建立对应的功率预测模型。为使模型在功率大幅度波动时刻的预测结果更加精确,提出了基于频谱分析的修正方法。最后,将不同天气类型下的功率预测结果与修正结果进行时序组合。算例结果表明,所述变尺度时间窗口与波动特征提取相结合的短期风电功率组合预测方法可有效提高风速波动剧烈的风电场的风电功率预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 特征提取 尺度时间窗口 组合预测
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基于尺度不变特征变换的浮选泡沫图像动态特性提取方法 被引量:8
11
作者 刘颖 张平 +2 位作者 赵珺 吕政 王伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期718-726,共9页
本文以矿物浮选过程为背景,针对浮选泡沫不断运动变化导致泡沫图像动态特性难以提取的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)浮选泡沫图像动态特性提取方法.首先,依据浮选泡沫独特的运动特性,提... 本文以矿物浮选过程为背景,针对浮选泡沫不断运动变化导致泡沫图像动态特性难以提取的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)浮选泡沫图像动态特性提取方法.首先,依据浮选泡沫独特的运动特性,提出运动匹配区间的概念,然后依据泡沫速度大小和方向对应分布范围改进SIFT算法匹配条件,在此基础上应用基于速率随机抽样一致(RANSAC)算法进一步剔除误匹配点,最后,根据匹配结果提出一种泡沫崩塌率提取方法.采用浮选现场实际泡沫图像进行验证,实验结果表明本文所提方法能够准确提取浮选泡沫速率、崩塌率等动态特性,有效剔除误匹配,同时降低了计算复杂度,提高了计算实时性. 展开更多
关键词 尺度不特征变换 动态特性 随机抽样一致 误匹配 浮选泡沫图像
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Contourlet变换和分形维的图像特征提取与识别 被引量:5
12
作者 刘欢 肖根福 +2 位作者 罗文浪 谭云兰 李金忠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第10期2401-2405,共5页
针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,... 针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,提取高频子带的分形维特征并使用对比敏感函数(CSF)对不同高频子带的分形维数加权,最后将提取出的低频特征以及高频特征组合成复合特征向量,利用欧氏距离进行相似性度量完成图像目标物识别,该算法有效地融合了不变矩的全局不变性和Contourlet变换的多尺度、多方向局部细节特性.对比实验结果表明,该方法在各种变化条件下均具有较好的识别效果和运行效率,平均识别率达96%以上. 展开更多
关键词 CONTOURLET变换 分形维 组合不变 特征提取 图像识别
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改进的二维变换Gabor小波滤波器特征提取算法 被引量:8
13
作者 闫俊强 乔志伟 王强 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第10期2675-2678,2709,共5页
针对在复杂背景下图像特征存在提取困难的问题,提出一种基于尺度不变性的改进二维Gabor变换小波滤波器特征点提取算法。增加在滤波过程中Gabor滤波器的通道数量,利用多通道特性的特点将图像中的特征点提取出来,增强其物理直观性;在提取... 针对在复杂背景下图像特征存在提取困难的问题,提出一种基于尺度不变性的改进二维Gabor变换小波滤波器特征点提取算法。增加在滤波过程中Gabor滤波器的通道数量,利用多通道特性的特点将图像中的特征点提取出来,增强其物理直观性;在提取特征点的过程中,增强算法在复杂背景干扰下的健壮性,即将尺度空间理论引入到Gabor滤波器,将提取的特征增加一个尺度不变量,使得算法在复杂背景图像中提取特征的能力加强。 展开更多
关键词 GABOR滤波器 尺度不 特征提取 豪斯多夫算法 傅立叶变换
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基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法 被引量:2
14
作者 王向军 嵇斗 +2 位作者 张民 方兴 丁永忠 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第2期188-192,共5页
在对信号进行线性变换的过程中,最好将基函数取成与待分析信号的性态相类似的信号。基于此,提出了一种基于D opp lerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了基于进化规划算法的D opp lerlet变换分解流程。理论上该方法提取出的特征... 在对信号进行线性变换的过程中,最好将基函数取成与待分析信号的性态相类似的信号。基于此,提出了一种基于D opp lerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了基于进化规划算法的D opp lerlet变换分解流程。理论上该方法提取出的特征不包含其他噪声的信息,因此由此提取出的舰船噪声特征更加可靠。使用本文方法与基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了对比识别试验,结果证明基于D opp lerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加可靠和有效。 展开更多
关键词 特征提取 Dopplerlet变换 舰船辐射噪声 小波变换 波形结构 自然尺度
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雷达辐射源信号小波变换特征提取方法 被引量:3
15
作者 陈韬伟 朱明 陈振兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期245-248,共4页
在小波域滤波算法的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效地提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵构成... 在小波域滤波算法的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效地提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验分析表明:提取的样本特征在0dB下具有很好的抗噪性和可聚类性,方法是有效的。该方法能够简化分类器的设计,有利于工程应用。 展开更多
关键词 雷达辐射源信号 小波变换 尺度间相关性去噪 特征提取
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基于时序二维变换和多尺度Transformer的电能质量扰动分类方法
16
作者 王守相 李慧强 +3 位作者 赵倩宇 郭陆阳 王同勋 王洋 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第7期198-207,共10页
随着新能源渗透率的不断提高,电网面临的电能质量扰动(PQD)问题变得更加复杂,基于一维PQD信号的传统分类方法难以同时提取并辨识周期性与趋势性扰动。针对此问题,提出了一种基于时序二维变换和多尺度Transformer的PQD分类方法。首先,利... 随着新能源渗透率的不断提高,电网面临的电能质量扰动(PQD)问题变得更加复杂,基于一维PQD信号的传统分类方法难以同时提取并辨识周期性与趋势性扰动。针对此问题,提出了一种基于时序二维变换和多尺度Transformer的PQD分类方法。首先,利用时序二维变换将一维PQD时间序列转换为一组基于多个周期的二维张量,以实现在二维空间中深入挖掘PQD信号中所包含的特征信息。然后,通过多尺度Transformer编码器模块提取PQD信号的多尺度特征图,利用多尺度Transformer解码器模块对多尺度特征图进行拼接和特征融合,有效合并在不同尺度上提取的特征图。最后,通过全连接层和Softmax分类器完成PQD分类任务。为验证所提方法的有效性,建立了含24种PQD的数据集对模型进行测试,结果表明所提方法对PQD信号具有较高的分类准确率和噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 电能质量 扰动 分类 时序二维变换 尺度Transformer 特征提取 特征融合
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基于第二代Curvelet变换的点云曲面特征提取 被引量:2
17
作者 杨红娟 陈继文 张运楚 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第33期183-187,共5页
针对点云特征提前取方法在多方向性分析方面的局限性,将Curvelet变换引入点云的分析,研究数据点云不同尺度曲面特征的提取方法。在数据点云分层、扩展预处理的基础上,以第二代离散Curvelet变换分析数据点云,采用软硬阈值折衷法,对表示... 针对点云特征提前取方法在多方向性分析方面的局限性,将Curvelet变换引入点云的分析,研究数据点云不同尺度曲面特征的提取方法。在数据点云分层、扩展预处理的基础上,以第二代离散Curvelet变换分析数据点云,采用软硬阈值折衷法,对表示数据点云边缘的Detail层、Fine层Curvelet变换系数进行处理,增强数据点云的边缘。对增强后的Curvelet变换系数进行Curvelet逆变换,重构数据点云,提取数据点云的边缘,获取曲面特征。实例表明,以Curvelet变换分析为基础的曲面特征提取方法,可以更加准确地提取数据点云的曲面特征。 展开更多
关键词 数据点云 特征提取 尺度几何分析 CURVELET变换
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变尺度特征提取在数控机床状态识别中的应用 被引量:2
18
作者 黄强 刘鑫 张晓 《机床与液压》 北大核心 2010年第10期83-84,8,共3页
正确识别数控机床从正常到故障之间的演化过程,对掌握机床运行状态、保证加工精度具有重要意义。提出采用变尺度小波包特征提取方法以提高状态识别的准确性,并以数控车床主轴轴承磨损研究为例,将此方法与传统方法进行了对比分析。仿真... 正确识别数控机床从正常到故障之间的演化过程,对掌握机床运行状态、保证加工精度具有重要意义。提出采用变尺度小波包特征提取方法以提高状态识别的准确性,并以数控车床主轴轴承磨损研究为例,将此方法与传统方法进行了对比分析。仿真和实验研究表明:变尺度小波包特征提取方法能有针对性地提取蕴含更多状态信息的振动信号特征用于状态识别,在192组测试样本中,变尺度特征提取方法的识别准确率达到98.44%,较传统方法有明显提高。 展开更多
关键词 数控机床 状态识别 尺度特征提取
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尺度不变特征提取算法的实时实现 被引量:1
19
作者 李博 朱丹 佟新鑫 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第12期4115-4118,共4页
针对SIFT特征提取的硬件实现结构复杂、难以达到实时性的问题,提出一种改进的高斯金字塔构建方法,该方法从构建高斯金字塔的原始意义出发,大幅减少了所需的运算时间和存储单元。同时提出并验证了合适的SIFT参数配置,以及具体的硬件优化... 针对SIFT特征提取的硬件实现结构复杂、难以达到实时性的问题,提出一种改进的高斯金字塔构建方法,该方法从构建高斯金字塔的原始意义出发,大幅减少了所需的运算时间和存储单元。同时提出并验证了合适的SIFT参数配置,以及具体的硬件优化和并行实现方案,使整个系统可以在一片单独的FPGA芯片上实现。该系统读入串行像素数据流,输出关键点的特征描述符,并采用256×256的图像对其进行了仿真验证,结果表明完全达到了实时的效果。 展开更多
关键词 特征 实时 尺度不特征变换 现场可编程逻辑门阵列 高斯差
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基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法 被引量:3
20
作者 肖哲 秦志光 +2 位作者 丁熠 蓝天 于跃 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期1960-1963,共4页
为改良稠密SIFT特征难以捕获图像深层细节信息的缺陷,提出一种基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法。将小波分析的多尺度结构与稠密SIFT特征提取方法相结合,在小波空间中提取图像不同层面、不同方向上的稠密SIFT特征,通过特征融合生... 为改良稠密SIFT特征难以捕获图像深层细节信息的缺陷,提出一种基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法。将小波分析的多尺度结构与稠密SIFT特征提取方法相结合,在小波空间中提取图像不同层面、不同方向上的稠密SIFT特征,通过特征融合生成的新特征保留稠密SIFT特征易于计算、采样点均衡等优点,兼具稀疏SIFT特征的多尺度结构,有利于发现图像中隐藏的深层信息。实验结果表明,该方法可有效提升图像分类结果准确率。 展开更多
关键词 特征提取 尺度不特征变换 二维离散小波 尺度分析 图像分类
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