期刊文献+
共找到261篇文章
< 1 2 14 >
每页显示 20 50 100
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
在线阅读 下载PDF
掌纹识别中的尺度不变特征转换改进算法 被引量:1
2
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
在线阅读 下载PDF
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
3
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
在线阅读 下载PDF
一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法 被引量:1
4
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
在线阅读 下载PDF
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
5
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
在线阅读 下载PDF
改进的尺度不变特征转换匹配算法 被引量:1
6
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
在线阅读 下载PDF
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
7
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
在线阅读 下载PDF
基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法 被引量:16
8
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
在线阅读 下载PDF
采用改进的尺度不变特征变换算法计算物体旋转角度 被引量:16
9
作者 朱齐丹 李科 +1 位作者 蔡成涛 程甘霖 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1669-1676,共8页
改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方... 改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。 展开更多
关键词 尺度不特征算法 特征点主方向 旋转角度 聚类分析
在线阅读 下载PDF
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
10
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
在线阅读 下载PDF
改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法 被引量:15
11
作者 贺柏根 朱明 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2472-2477,共6页
针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用... 针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配。结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视角变换也有很好的鲁棒性,实现了完全的抗仿射变换。实验结果表明,与传统的SIFT算法相比,本文算法对仿射变换尤其是有大视角改变时有更好的适应性。 展开更多
关键词 图像处理 尺度不特征算法 特征匹配 仿射不变
在线阅读 下载PDF
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
12
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)
在线阅读 下载PDF
SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法 被引量:2
13
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
在线阅读 下载PDF
基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法 被引量:10
14
作者 张丽敏 周尚波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期1019-1023,共5页
利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和... 利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。 展开更多
关键词 分数阶微分 图像增强 尺度不特征算法 图像匹配 特征关键点
在线阅读 下载PDF
改进仿射尺度不变特征变换算法的图像配准 被引量:7
15
作者 范雪婷 张磊 赵朝贺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1449-1452,共4页
为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换(ASIFT)算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法(ORSA)结合以单应矩阵为几何线性约束模型... 为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换(ASIFT)算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法(ORSA)结合以单应矩阵为几何线性约束模型的随机抽样一致性(RANSAC)改进匹配算法,提高了匹配精度和重复纹理结构的适应能力。实验结果表明,提出的改进算法能较好地匹配高度相似纹理,计算量小,计算速度快且精度高。 展开更多
关键词 图像配准 仿射尺度不特征算法 单应矩阵 重复纹理匹配
在线阅读 下载PDF
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
16
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
在线阅读 下载PDF
基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现 被引量:3
17
作者 许川佩 王光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1801-1806,共6页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言(Open CL)并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言(Open CL)并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用Open CL语言在图形处理单元(GPU)上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器(CPU)上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51~19.33和2.34~4.74倍。实验结果表明,利用Open CL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构(CUDA)因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。 展开更多
关键词 尺度不特征算法 开放式计算语言 复用内存对象 细粒度并行 异构系统
在线阅读 下载PDF
结合注意力和多尺度特征的电动汽车负荷预测
18
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
在线阅读 下载PDF
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
19
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
在线阅读 下载PDF
图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警
20
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 图像特征点匹配 尺度不特征算法 近似最近邻搜索算法 特征点提取
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 14 下一页 到第
使用帮助 返回顶部