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尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用 被引量:16
1
作者 林陶 黄国荣 +1 位作者 郝顺义 沈飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1688-1691,1698,共5页
针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法.该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然... 针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法.该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力.仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点.所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好. 展开更多
关键词 尺度不特征转换算法 立体视觉 特征点匹配 全局信息 特征描述符
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改进的尺度不变特征转换精确图像匹配在电力设备目标定位中的应用 被引量:16
2
作者 侯一民 邸建铭 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期134-139,196,共6页
针对电力设备目标定位问题,研究了基于改进的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)精确图像配准的定位方法。首先用改进的SIFT特征描述子提取图像中的特征点,降低了特征向量描述子的维数,大大提高了算法的速度;然... 针对电力设备目标定位问题,研究了基于改进的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)精确图像配准的定位方法。首先用改进的SIFT特征描述子提取图像中的特征点,降低了特征向量描述子的维数,大大提高了算法的速度;然后采用欧氏距离对特征点进行初始匹配,由于初始匹配过程中存在误匹配,采用改进的随机取样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对阈值进行自动调整,消除了错误匹配;最后,以电力系统中的刀闸、变压器为例,采用旋转、缩放、光照变化及加噪声图像验证了该算法。实验结果表明:改进后的算法不仅继承了SIFT算法的鲁棒性,而且提高了算法的速度和匹配精度,可以较好地应用于电力设备目标定位中。 展开更多
关键词 图像匹配 目标定位 尺度不特征转换 特征 量描述子 随机取样一致性
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基于尺度不变特征转换与局部相位量化结合的人脸识别 被引量:2
3
作者 朱长水 曹红根 +1 位作者 袁宝华 袁红星 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第6期90-93,共4页
提出尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)和局部相位量化(local phase quantization,LPQ)相结合的人脸图像识别算法.利用SIFT算法检测两幅人脸图像特征点,得到两幅图像的特征点集合;计算特征点邻域的LPQ特征,并... 提出尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)和局部相位量化(local phase quantization,LPQ)相结合的人脸图像识别算法.利用SIFT算法检测两幅人脸图像特征点,得到两幅图像的特征点集合;计算特征点邻域的LPQ特征,并将特征点邻域的集合表述为LPQ直方图序列,作为人脸图像的描述算法;采用特征点邻域距离比值进行匹配判定.实验表明在ORL标准人脸数据库上,该方法具有较高的识别率. 展开更多
关键词 尺度不特征转换 局部相位量化 人脸识别
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掌纹识别中的尺度不变特征转换改进算法 被引量:1
4
作者 瞿中 王正勇 +2 位作者 傅力 张震玮 何军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期169-171,共3页
针对在低分辨率掌纹图像中,传统尺度不变特征转换算法易产生误匹配的问题,提出一种用于掌纹识别的改进尺度不变特征转换算法。根据局部匹配的思想,结合欧氏距离及加权子区域匹配方法对图像进行匹配,计算得出的相似度能反映图像的局部与... 针对在低分辨率掌纹图像中,传统尺度不变特征转换算法易产生误匹配的问题,提出一种用于掌纹识别的改进尺度不变特征转换算法。根据局部匹配的思想,结合欧氏距离及加权子区域匹配方法对图像进行匹配,计算得出的相似度能反映图像的局部与全局特征。仿真实验结果证明,改进的尺度不变特征转换算法比原算法具有更高的识别率。 展开更多
关键词 尺度不特征转换 欧氏距离 加权子区域 掌纹识别 光照不变
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基于改进尺度不变特征转换算法的合成孔径雷达图像配准并行研究 被引量:3
5
作者 张建勋 孙权 李涛 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2012年第6期50-55,共6页
提出了一种基于改进尺度不变特征转换(SIFT)算法的合成孔径雷达(SAR)图像配准方法。该方法采用多核平台对SIFT算法进行优化,克服了SIFT算法计算时间复杂度高的问题。针对SAR图像特点,首先对源图像进行空域增强处理,然后采用改进的SIFT... 提出了一种基于改进尺度不变特征转换(SIFT)算法的合成孔径雷达(SAR)图像配准方法。该方法采用多核平台对SIFT算法进行优化,克服了SIFT算法计算时间复杂度高的问题。针对SAR图像特点,首先对源图像进行空域增强处理,然后采用改进的SIFT算法完成特征点并行提取,并利用欧氏距离以及RANSAC算法完成特征点的匹配与消除误匹配,最终实现SAR图像配准。实验结果证明,该方法能在保证配准精度的同时降低配准的时间复杂度。 展开更多
关键词 尺度不特征转换 空域增强 并行优化 合成孔径雷达图像配准
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基于近似尺度不变特征转换的序列图像融合算法(英文) 被引量:1
6
作者 陈爱华 杨本全 张石清 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期903-908,共6页
在分析了尺度不变特征转换算法特点的基础上提出了一种近似尺度不变特征转换算法,该算法改变了传统尺度不变特征转换算法的框架,将尺度不变特征转换描述符看作是一种特殊的Harris算子,该算法既保留了尺度不变特征转换描述符的优点又降... 在分析了尺度不变特征转换算法特点的基础上提出了一种近似尺度不变特征转换算法,该算法改变了传统尺度不变特征转换算法的框架,将尺度不变特征转换描述符看作是一种特殊的Harris算子,该算法既保留了尺度不变特征转换描述符的优点又降低了计算量.另外,为了提高特征匹配的精度,给出了一种新的特征点对提纯算法.实验结果表明,近似尺度不变特征转换算法在不影响匹配性能的前提下大大缩短了处理时间,经过提纯后的特征点对匹配性能显著提高,最终得到的全景图像过渡平稳,重叠区域没有显著的痕迹. 展开更多
关键词 尺度不特征转换描述符 图像匹配 特征点对提纯 图像融合
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一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法 被引量:1
7
作者 李木国 孙慧涛 杜海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1071-1077,共7页
针对SIFT算法计算复杂、难以应用于实时测量系统的问题,提出一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法,可使模块化的SIFT算法以并行数据流的形式执行;同时利用分时复用方法对各步结构进行优化,使算法的实现达到速度和资源的平衡。与现有的SIF... 针对SIFT算法计算复杂、难以应用于实时测量系统的问题,提出一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法,可使模块化的SIFT算法以并行数据流的形式执行;同时利用分时复用方法对各步结构进行优化,使算法的实现达到速度和资源的平衡。与现有的SIFT算法实现方案相比,大幅减少了运算时间和存储单元,提高了逻辑单元使用效率。算法在一片XILINX FPGA上实现,读入像素数据流,输出关键点的特征描述,使用多幅256×256的图像对其进行仿真验证,结果表明此算法结构在保证了图像处理效果的同时,有效地提升了SIFT算法的实时性。 展开更多
关键词 图像匹配 sift算法 尺度不特征 FPGA
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融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索 被引量:2
8
作者 王振海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期3395-3398,3406,共5页
针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,... 针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。 展开更多
关键词 基于内容的图像检索 商标 傅里叶描述子 尺度不特征转换 全局特征 局部特征
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采用改进的尺度不变特征转换及多视角模型对车型识别 被引量:25
9
作者 华莉琴 许维 +2 位作者 王拓 马瑞芳 胥博 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期92-99,共8页
针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车... 针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车辆进行多视角建模;利用最佳节点优先搜索算法完成特征向量的近邻搜索,并根据匹配相似度完成车型识别。实验结果表明,该算法所给出的车型识别方法具有可行性和有效性,可以在不同的图像畸变条件下保持稳定性,最终的车型识别效率也都可达到90%,所用时间要低于SIFT方法,处理时间在原SIFT方法的基础上降低了20.58%。 展开更多
关键词 车型识别 改进尺度不特征转换 最佳节点优先搜索算法 多视角建模
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基于全局特征和尺度不变特征转换特征融合的医学图像检索 被引量:6
10
作者 周东尧 伍岳庆 姚宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期1097-1100,1105,共5页
特征提取是图像检索或图像配准的关键步骤,针对单一特征不能很好地表述图像的问题,根据医学图像的特点,提出了一种融合全局特征和局部特征的医学图像检索算法。首先在研究单一特征医学图像检索算法的基础上,提出了融合全局特征和相关反... 特征提取是图像检索或图像配准的关键步骤,针对单一特征不能很好地表述图像的问题,根据医学图像的特点,提出了一种融合全局特征和局部特征的医学图像检索算法。首先在研究单一特征医学图像检索算法的基础上,提出了融合全局特征和相关反馈的检索算法;其次对尺度不变特征转换(SIFT)特征进行了优化,提出了改进的SIFT特征提取算法和匹配算法;最后,为了保证结果的准确性并改进检索效果,采用了融合局部特征的方法逐步求精。通过对标准临床数字式X射线成像(DR)图像数据库的实验研究表明,该算法应用在医学图像的检索中有较好的结果。 展开更多
关键词 医学图像 基于内容的医学图像检索 尺度不特征转换 特征融合 相关反馈
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基于尺度不变特征转换的暂态稳定边界特征提取 被引量:7
11
作者 赵高尚 刘道伟 +4 位作者 陈树勇 李柏青 杨红英 李宗翰 田一童 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第S01期84-94,共11页
临界暂态稳定的边界问题是评价电力系统暂态稳定性的核心问题之一,准确刻画临界暂态稳定的边界特征对电力系统暂态稳定评估具有重要意义。当前在暂态稳定评估时,常常由于无法对电网临界状态给出准确判断,使安全评估存在模糊区域。为此... 临界暂态稳定的边界问题是评价电力系统暂态稳定性的核心问题之一,准确刻画临界暂态稳定的边界特征对电力系统暂态稳定评估具有重要意义。当前在暂态稳定评估时,常常由于无法对电网临界状态给出准确判断,使安全评估存在模糊区域。为此该文采用尺度不变特征转换(scale invariant featuretransform,SIFT)算法对临界暂态稳定展开边界特征的提取挖掘。首先基于暂态稳定单机模型及能量函数,直观刻画系统的临界暂态稳定状态;并在分析了"源-网"特征的相关性后,选取最能表征电网稳定状态且相互之间存在较为紧密联系的"源-网"状态量作为算法输入特征;接着利用SIFT算法,对"源-网"各状态量进行特征匹配,通过构造的匹配评估指标,对匹配结果进行精准量化;最后基于IEEE-39节点系统及河南电网仿真算例验证了所提算法的有效性。研究结果表明,该方法能有效识别电网临界暂态稳定状态,支撑电网实现暂态稳定的精细化评估。 展开更多
关键词 电网临界暂态稳定 相关性 “源-网”特征匹配 尺度不特征转换算法(sift) 匹配度指标
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改进的尺度不变特征转换匹配算法 被引量:1
12
作者 茅正冲 王丹 唐雨玉 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第8期2129-2132,2142,共5页
为解决尺度不变特征转换匹配算法运行时间过长、匹配率不高的问题,提出一种改进的尺度不变特征匹配算法。在原经典的尺度不变特征转换匹配算法的基础上,引入二维Mallat快速小波变换算法,重建图像的低频成分;对高斯金字塔组数进行调整,... 为解决尺度不变特征转换匹配算法运行时间过长、匹配率不高的问题,提出一种改进的尺度不变特征匹配算法。在原经典的尺度不变特征转换匹配算法的基础上,引入二维Mallat快速小波变换算法,重建图像的低频成分;对高斯金字塔组数进行调整,减少降采样次数;通过优化的随机抽样一致算法剔除误匹配点。MATLAB仿真结果表明,改进后的算法减少了匹配耗时,提高了匹配率,优于原算法。 展开更多
关键词 尺度不特征转换 小波 高斯金字塔 降采样 随机抽样一致
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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:65
13
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 尺度不特征换(sift) 区域分块 图像匹配 图像拼接 归一化互相关
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基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法 被引量:16
14
作者 张官亮 邹焕新 +1 位作者 秦先祥 林小平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第9期2861-2864,共4页
针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔... 针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 图像匹配 特征点提取 sift特征 高斯差分尺度空间 Harris阈值准则 自相关矩阵 转换匹配
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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
15
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 特征点匹配 尺度不特性换(sift 多源遥感影像 多光谱
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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
16
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 尺度不特征换(sift)
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基于多尺度SIFT特征的SAR目标检测 被引量:7
17
作者 周德云 曾丽娜 张堃 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期867-873,共7页
提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编... 提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编码和特征统计的降维方式实现去冗余处理。在多尺度因子和尺度层数的选择上,通过定量计算选取最优描述参数,使得代表目标特征的向量既包括目标整体轮廓信息又包含图像细节描述。与传统双参数恒虚警率、单尺度SIFT特征、多尺度SIFT-PCA等方法进行对比测试,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 SAR图像 目标检测 尺度 尺度不特征换(sift)
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基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法 被引量:10
18
作者 黄帅 吴克伟 苏菱 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期379-382,共4页
文章针对图像自相似或具有对称性时SIFT匹配稳定性不高的问题,研究基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法。为了获取更稳定的特征点,将SIFT特征描述方法引入到Harris尺度不变特征描述中,改进了基于Harris特征的匹配算法;结合简单高效的... 文章针对图像自相似或具有对称性时SIFT匹配稳定性不高的问题,研究基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法。为了获取更稳定的特征点,将SIFT特征描述方法引入到Harris尺度不变特征描述中,改进了基于Harris特征的匹配算法;结合简单高效的基于欧氏距离的双向匹配算法,去除了大部分的错误匹配,明显提高了匹配的稳定性。实验结果表明,改进的算法不仅对图像具有平移、旋转以及尺度不变性,且对于具有自相似或对称性的图像之间的匹配稳定性更高。 展开更多
关键词 sift描述子 Harris尺度不特征 特征描述 双向匹配
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基于分水岭分割和尺度不变特征点的多目标全自主跟踪算法 被引量:3
19
作者 胡珂立 谷宇章 +2 位作者 王营冠 邹方圆 金锋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1827-1832,共6页
该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为... 该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为种子点完成分水岭分割,并将极值点作为目标特征点,通过前后帧分水岭映射生成特征点短时轨迹,自动检测运动目标。之后依据目标所处状态(是否发生遮挡)和分水岭分割图建立、更新目标SIFT特征池,结合分水岭映射、SIFT特征池匹配完成对目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,该算法能有效完成视频中多目标的持续跟踪,并对目标遮挡有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多目标跟踪 全自主 分水岭分割 尺度不特征换(sift)
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SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法 被引量:2
20
作者 周理 毕笃彦 +1 位作者 何林远 胡云宝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期382-389,共8页
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能... 为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。 展开更多
关键词 尺度不特征转换算法 核局部不变映射 能量特征 核方法
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