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基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法 被引量:21
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作者 孟勃 韩广良 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2817-2820,共4页
针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维... 针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。 展开更多
关键词 电子稳像 全局运动估计 尺度不特征变换 特征匹配 准确性
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基于尺度不变特征变换特征点应用于印刷检测的快速匹配算法 被引量:4
2
作者 谢文吉 孙晓刚 张亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期186-189,共4页
基于机器视觉的质量检测在印刷行业的应用日益重要,而图像匹配算法是其中的关键步骤。针对此问题提出一种应用于印刷行业的快速高精度匹配算法。首先利用尺度不变特征转换(SIFT)算法精确稳定地提取关键点,然后通过基于灰度相关系数的模... 基于机器视觉的质量检测在印刷行业的应用日益重要,而图像匹配算法是其中的关键步骤。针对此问题提出一种应用于印刷行业的快速高精度匹配算法。首先利用尺度不变特征转换(SIFT)算法精确稳定地提取关键点,然后通过基于灰度相关系数的模板匹配算法在定位图像与模板图像的关键点之间找到匹配关系,并结合随机抽样一致(RANSAC)方法剔除错误匹配,从而使得整个快速匹配算法高效、稳定、准确。与SIFT算法比较,该算法不仅在时间上快很多,能够满足实时应用的要求,并且极少出现错误匹配。 展开更多
关键词 图像匹配 模板匹配 尺度不特征转换算法 印刷质量检测 亚像素
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结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光谱影像融合
3
作者 张莹滢 臧玉府 +1 位作者 石佳俊 肖雄武 《测绘通报》 北大核心 2025年第6期49-54,共6页
在城市地物识别与分类、环境监测及文物记录与保护中,机载激光点云和多光谱影像是两种重要的遥感数据。然而,现有的多模态数据融合方法难以实现两种跨模态数据的有效融合。因此,本文提出一种结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光... 在城市地物识别与分类、环境监测及文物记录与保护中,机载激光点云和多光谱影像是两种重要的遥感数据。然而,现有的多模态数据融合方法难以实现两种跨模态数据的有效融合。因此,本文提出一种结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光谱影像融合方法。采用Line-CNN深度学习网络提取线特征,通过Hough变换检测矩形框并生成相应的语义特征点,进而基于特征点实现多模态数据的精确匹配融合。试验结果表明,该方法在4种不同场景下匹配精度均高达97.98%,融合相关系数高达90%以上,具有优异的稳健性和较高的精确度,为多源遥感数据融合提供了一种新的解决方法。 展开更多
关键词 HOUGH变换 语义特征 Line-CNN网络 多模态数据融合
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基于注意力与多尺度特征融合的三维点云语义分割
4
作者 张海鹏 段勇 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1262-1269,共8页
针对在真实室内场景中的三维点云语义分割网络在单尺度下无法充分提取特征,从而导致准确度下降的问题,提出了一种基于注意力机制与多尺度特征相融合的点云语义分割方法。首先,使用支持向量机构造特征提取网络,并从中提取出4个具有残差... 针对在真实室内场景中的三维点云语义分割网络在单尺度下无法充分提取特征,从而导致准确度下降的问题,提出了一种基于注意力机制与多尺度特征相融合的点云语义分割方法。首先,使用支持向量机构造特征提取网络,并从中提取出4个具有残差结构的不同尺度的特征分支;然后,将各分支输出的多尺度特征进行融合,并利用融合后的特征进行点云属性分类,以弥补点云提取过程中可能丢失的目标信息;最后,在特征构造模块与特征提取模块之间引入了改进的注意力模块,旨在重点学习场景的物体特征,同时更好地捕捉点云中的全局空间关系,从而提高语义分割的准确性。实验结果表明,提出的方法能取得较好的点云语义分割效果,在S3DIS数据集上准确率达到了82%,平均交并比达到了50.04%。 展开更多
关键词 语义分割 深度学习 注意力机制 尺度特征
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基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除 被引量:8
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作者 刘政 刘本永 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3554-3559,共6页
特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT)图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算... 特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT)图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。 展开更多
关键词 图像配准 深度估计 特征误匹配 随机抽样一致性 尺度不变特征变换特征点
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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
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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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基于时序二维变换和多尺度Transformer的电能质量扰动分类方法 被引量:1
7
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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应用尺度不变特征变换的多源遥感影像特征点匹配 被引量:27
8
作者 刘志文 刘定生 刘鹏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期2146-2153,共8页
针对多源遥感影像之间灰度值非线性变化导致特征点匹配率大幅度下降的问题,提出了一种利用光谱信息的多源遥感影像特征点匹配算法。首先,以光谱信息对遥感影像波段进行线性拟合,使待匹配影像与参考影像之间的灰度值由非线性转变为线性... 针对多源遥感影像之间灰度值非线性变化导致特征点匹配率大幅度下降的问题,提出了一种利用光谱信息的多源遥感影像特征点匹配算法。首先,以光谱信息对遥感影像波段进行线性拟合,使待匹配影像与参考影像之间的灰度值由非线性转变为线性或者近似线性变化。接着,在拟合的遥感影像上采用改进的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行匹配。最后,采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点对。与常用特征点检测算法(SIFT,梯度位置朝向直方图(GLOH),RS-SIFT)的对比实验结果表明,本文所用的ETM+影像全色与多光谱影像的特征点匹配率提高了4%左右,CBERS-02B和HJ-1B卫星多光谱影像的正确特征点匹配个数增加了8对。因此,在多源遥感影像特征点匹配中,本文所提算法优于其它检测算法,可以极大地改善匹配效果。 展开更多
关键词 图像处理 特征匹配 尺度不特性变换(SIFT) 多源遥感影像 多光谱
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多尺度对称变换及其应用于定位人脸特征点 被引量:23
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作者 彭进业 俞卞章 +1 位作者 王大凯 李楠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期363-366,共4页
提出了一种在图像的反对称双正交小波分解数据域中 ,实现多尺度对称变换的方法 ,并将它应用于脸部图像中主要特征点的定位 .这种方法与直接在原始图像数据域中的同类方法相比 ,能大幅度减少计算量、加快定位速度 ,并明显提高定位准确度 ... 提出了一种在图像的反对称双正交小波分解数据域中 ,实现多尺度对称变换的方法 ,并将它应用于脸部图像中主要特征点的定位 .这种方法与直接在原始图像数据域中的同类方法相比 ,能大幅度减少计算量、加快定位速度 ,并明显提高定位准确度 .除此之外 ,由于它是在小波分解数据域上实现的 。 展开更多
关键词 尺度对称变换 正交小波 人脸特征 图像识别
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基于特征融合与软阈值残差的稠密点云几何压缩网络
10
作者 朱威 施海东 +2 位作者 汪宵 郑雅羽 何德峰 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期662-671,共10页
点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多... 点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多尺度特征和构建软阈值注意力机制,实现特征加强和冗杂特征的消除,以解决体素化过程中特征丢失等问题.此外,采用构建特征掩膜层的方法,加速模型收敛.最后,引入动态非等比例损失函数提高网络的学习效果.实验结果表明,该方法在MVUB、8iVFB和Owlii数据集上相较于现有方法同样的点云分辨率下,具有更高的点云重建质量和较快的编解码速度. 展开更多
关键词 稠密云压缩 尺度特征 软阈值残差结构 特征掩膜 动态损失函数
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基于图卷积特征提取的低重叠率点云配准方法
11
作者 张元 阎雨梦 +2 位作者 张乐 庞敏 韩慧妍 《激光与红外》 北大核心 2025年第6期969-977,共9页
在低重叠率点云配准中,传统方法因特征稀疏且难以匹配,在大位姿误差或复杂变换场景下容易陷入局部最优,影响配准精度。为解决这些问题,本文提出了一种渐进特征融合金字塔网络的自适应图卷积模型,通过从粗到细寻找点云之间的对应关系。... 在低重叠率点云配准中,传统方法因特征稀疏且难以匹配,在大位姿误差或复杂变换场景下容易陷入局部最优,影响配准精度。为解决这些问题,本文提出了一种渐进特征融合金字塔网络的自适应图卷积模型,通过从粗到细寻找点云之间的对应关系。首先利用自适应图卷积(AGConv)提取和编码空间特征,然后使用渐进特征金字塔网络(AFPN)跨多个尺度融合语义信息,共同提高模型在复杂三维场景理解与分析任务上的性能;其次引入几何Transformer增强模型对全局结构和关联性的理解能力,并实现高质量超点匹配;最后结合AGConv和AFPN设计了一种局部到全局的配准方法,利用骨干学习到的局部点特征并通过叠加点匹配解决全局歧义问题,提高算法鲁棒性。实验证明该网络显著提升了低重叠率点云的配准精度。 展开更多
关键词 低重叠率 三维 云配准 自适应图卷积 尺度特征融合
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基于体素格尺度不变特征变换的快速点云配准方法 被引量:5
12
作者 郭杭 漆钰晖 +2 位作者 裴凌 陈春旭 朱一帆 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期77-82,共6页
以三维激光雷达为主的多源融合同步定位与建图技术是无人系统室内外无缝定位的研究热点,点云配准是其中重要环节。为了提高点云配准效率,提出一种基于体素格尺度不变特征变换的快速点云配准方法。首先,基于点云体素格提取尺度不变特征... 以三维激光雷达为主的多源融合同步定位与建图技术是无人系统室内外无缝定位的研究热点,点云配准是其中重要环节。为了提高点云配准效率,提出一种基于体素格尺度不变特征变换的快速点云配准方法。首先,基于点云体素格提取尺度不变特征变换的特征点,完成初始配准;然后利用随机抽样一致算法剔除边缘匹配点并优化初始变换参数;最后基于优化初始变换参数,采用K维树近邻搜索法,结合最近邻点迭代配准算法完成原始点云数据的快速精确配准。对开源数据集以及实际采集的6个典型场景数据的测试表明,该方法的平均配准时间较传统最近邻点迭代配准算法缩短了78%。实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 三维激光 体素格 尺度不特征变换 云配准 最近邻迭代
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基于多尺度特征与混合注意力的固井第二界面胶结质量智能评价方法
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作者 方春飞 张鑫远 +3 位作者 王正 宋先知 祝兆鹏 于佳伟 《石油钻探技术》 北大核心 2025年第5期57-66,共10页
目前,固井第二界面(水泥环−地层界面)胶结质量评价主要依赖人工对变密度测井(VDL)图像进行解释,过程耗时、主观性强且一致性不足。为提高固井第二界面胶结质量评价的准确性和效率,建立了一种包含多尺度特征提取模块和混合通道-空间注意... 目前,固井第二界面(水泥环−地层界面)胶结质量评价主要依赖人工对变密度测井(VDL)图像进行解释,过程耗时、主观性强且一致性不足。为提高固井第二界面胶结质量评价的准确性和效率,建立了一种包含多尺度特征提取模块和混合通道-空间注意力机制模块的卷积神经网络模型(MSF−HCSA Net),实现利用VDL图像自动评价固井第二界面胶结质量。该模型基于顺北油气田3口井的数据,进行了训练和验证,固井第二界面胶结质量的评价准确率达到了95.8%。在样本不均衡且“胶结质量差”小样本占比偏低的情形下,通用大卷积模型SLaK对该类样本的识别存在不足;相比之下,MSF−HCSA Net借助通道−空间混合注意力与多尺度特征融合,将小样本“胶结质量差”类别的识别准确率提升了10%,在一定程度上缓解了类间不平衡带来的性能退化。研究结果表明,建立的MSF−HCSA Net能够实现固井第二界面胶结质量的快速、客观与高效自动评价,为现场固井质量监测与后续优化提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 固井质量评价 密度测井 深度学习 卷积神经网络 尺度特征 混合注意力
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结合注意力和多尺度特征的电动汽车负荷预测
14
作者 肖霞 马强 杨震 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期57-64,共8页
针对电动汽车负荷随机性以及预测精度低的问题,在TCN基础上,提出一种结合变分模态分解、注意力机制和多尺度特征的电动汽车负荷预测模型(VMD-AM-MSF-TCNnet)。首先,采用鲸鱼优化算法结合变分模态分解将电动汽车负荷序列分解;其次,引入... 针对电动汽车负荷随机性以及预测精度低的问题,在TCN基础上,提出一种结合变分模态分解、注意力机制和多尺度特征的电动汽车负荷预测模型(VMD-AM-MSF-TCNnet)。首先,采用鲸鱼优化算法结合变分模态分解将电动汽车负荷序列分解;其次,引入门控机制和双重注意力改进TCN残差块结构,把不同尺寸的改进TCN残差块与注意力相结合实现多尺度特征融合;最后,对负荷分量进行预测再重构得到最终结果。实验结果表明,所提模型相比原始TCN在RSE、RAE、R~2性能指标上均有所提升,该模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 TCN 分模态分解 注意力机制 尺度特征 鲸鱼优化算法
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基于变分模态分解和希尔伯特变换的转子非平稳信号故障特征识别 被引量:7
15
作者 朱少民 夏虹 +2 位作者 尹文哲 王志超 张汲宇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期825-832,共8页
为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相... 为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相关系数的希尔伯特黄变换参数优化方法,有效避免了由于希尔伯特黄变换模态数设置不合理而导致的信号分解不足和分解过剩的问题。利用转子故障信号对变分模态分解和希尔伯特变换方法的时频分析能力进行了验证,并且与传统希尔伯特黄变换的对比突出了该方法在处理非平稳信号中的优势。 展开更多
关键词 转子 非平稳信号 分模态分解 希尔伯特黄变换 特征识别
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图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警
16
作者 张海民 刘训星 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期41-49,共9页
对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提... 对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提出了图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法。通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)对采集到的前车图像中的特征点展开提取;利用近似最近邻搜索算法完成特征点的匹配,并将匹配点对从像素坐标系转换到图像坐标系中,以完成对前车的定位;基于单帧静态图像测距方法获得车距,并将前车的行驶状态分为静止、减速、匀速或加速三种状态,计算不同状态下的提醒报警距离和危险报警距离,动态调整本车行驶策略。当车距达到提醒报警距离或危险报警距离时,发出报警,以此实现车辆行驶过程中的主动防撞预警。试验结果表明:利用图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法对前车车距展开测量,测量结果与实际车距基本一致,准确度误差在5 cm以内,相较于差异化预警方法和车联网数据预警方法而言可以更精准地测量车距;此外,所提方法的风险系数最大值为0.12,远小于差异化预警方法和车联网数据预警方法的风险系数,证实了该方法的车辆定位准确度高、防撞预警性能强。 展开更多
关键词 安全工程 车辆防撞预警 图像特征匹配 尺度不特征变换算法 近似最近邻搜索算法 特征提取
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融合几何注意力和多尺度特征点云配准网络 被引量:2
17
作者 杜佳锦 柏正尧 +3 位作者 刘旭珩 李泽锴 肖霄 尤逸琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期234-244,共11页
点云不同的几何特征影响着点云配准的难度。然而,大多数点云存在部分重叠,几何特征被噪声干扰,并且点云表面有部分不可区分的特征,这使得提取具有代表性的几何特征更加困难。结合以上原因提出一种融合几何注意力和多尺度特征的点云配准... 点云不同的几何特征影响着点云配准的难度。然而,大多数点云存在部分重叠,几何特征被噪声干扰,并且点云表面有部分不可区分的特征,这使得提取具有代表性的几何特征更加困难。结合以上原因提出一种融合几何注意力和多尺度特征的点云配准网络GMNet,利用几何Transformer提取几何特征并对点云点对距离和角度编码,使其在低重叠情况下更具鲁棒性;并使用多尺度特征架构聚合不同尺度上丰富的语义信息,提高点云配准的准确率;最后特征通过一致决策算法选择具有适当邻域大小的特征。GMNet分别在室内数据集3DMatch、3DLoMatch和室外数据集KITTI上进行实验,实验结果表明GMNet的整体配准精度较高,在3DMatch数据集和3DLoMatch数据集上配准召回率分别提升到93.4%和76.0%,在KITTI数据集上相对旋转误差和相对平移误差分别降低到6.2 cm和0.26°。该方法使用的几何Transformer提取有代表性几何特征,联合多尺度特征学习点云中的不同层次几何信息,有效提升点云配准精度。 展开更多
关键词 云配准 几何Transformer 尺度特征 一致决策算法
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采用改进尺度不变特征变换在多变背景下实现快速目标识别 被引量:28
18
作者 聂海涛 龙科慧 +1 位作者 马军 刘金国 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2349-2356,共8页
提出一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)算法,用于实现多变背景下的快速目标识别。首先,构建目标图像尺度空间,提取SIFT特征点并将其按大小分类,目标识别时只需比较同一类型的特征点。然后,由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个新角... 提出一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)算法,用于实现多变背景下的快速目标识别。首先,构建目标图像尺度空间,提取SIFT特征点并将其按大小分类,目标识别时只需比较同一类型的特征点。然后,由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个新角度用于代表特征点的方向信息,并且在目标识别时根据角度信息限制特征点匹配范围,从而提高SIFT算法的运算速度。最后,计算目标图像和待识别图像之间的尺度因子,在尺度因子约束条件下进行目标特征点匹配,从而有效地保证正确匹配数量,提高目标识别的鲁棒性。实验结果表明:当目标在待识别图像中发生局部遮挡、旋转、尺度变化或者弱光照等情况下,改进的SIFT算法能够完成多变背景下快速目标识别任务,平均识别速度提升了40%。 展开更多
关键词 目标识别 尺度不特征变换 特征匹配 背景
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尺度不变特征变换法在SAR影像匹配中的应用 被引量:24
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作者 陈尔学 李增元 +1 位作者 田昕 李世明 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期861-868,共8页
通过几组可代表合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)影像配准主要实际应用情景的实验,对尺度不变特征变换法(Scale invariant feature transformation,SIFT)在SAR图像配准中的应用能力进行了系统的评价.发现SIFT方法可以实现同... 通过几组可代表合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)影像配准主要实际应用情景的实验,对尺度不变特征变换法(Scale invariant feature transformation,SIFT)在SAR图像配准中的应用能力进行了系统的评价.发现SIFT方法可以实现同轨获取的多时相斜距影像之间、斜距与地距影像之间、地距影像与经过地理编码的斜距影像之间的精确配准.为了利用SIFT实现整景遥感影像间的配准,提出了分块处理的方法.实验发现分块寻找特征点虽然可引起特征点总数的降低,但特征点的重复出现率仍大于76%,可满足大影像间配准的需要.同时也发现SIFT匹配过程过于耗时是阻碍其在遥感领域实际和用的技术瓶颈.本文指出了解决该瓶颈的技术方向,并对不变特征匹配法在遥感领域的应用进行了展望. 展开更多
关键词 尺度不特征变换 特征匹配 影像配准 合成孔径雷达
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基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法 被引量:66
20
作者 李玉峰 李广泽 +1 位作者 谷绍湖 龙科慧 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1197-1205,共9页
针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索... 针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索出能用于匹配的图像特征点并实现快速精确配准。然后,通过对图像进行了几何校正和图像融合来实现图像序列间的无缝拼接。实验结果表明,该算法减少了传统SIFT算法的大量无用搜索,改善了图像的几何失真,降低了算法复杂度,提高了图像匹配的速度,在保证90%以上的匹配准确率的基础上,计算时间较传统SIFT算法减少了近50%。提出的算法可准确、快速地实现有形变和尺度变换图像的无缝拼接。 展开更多
关键词 尺度不特征变换(SIFT) 区域分块 图像匹配 图像拼接 归一化互相关
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