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基于快速归一化互相关函数的运动车辆阴影检测算法 被引量：13
1
作者 王晓冬 霍宏 方涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期2065-2067,共3页
视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(... 视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(sum-table)和设定阴影检测区使传统归一化互相关函数(NCC)算法的复杂度大大降低。实验表明该算法可以实时有效地检测出运动车辆的阴影。 展开更多
关键词 视频检测 阴影检测 归一化互相关函数 加总表
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应用互相关目标函数和贝叶斯理论的纵波和转换波联合AVO反演方法
2
作者 董子龙 刘洋 +2 位作者 孙宇航 田文彬 邸希 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第3期761-774,共14页
纵波、转换波联合AVO反演目标函数通常基于L2范数构建,效果受地震资料信噪比影响较大。为此,文中提出了一种纵波、转换波联合AVO反演方法。该方法基于贝叶斯理论,联合纵波、转换波地震数据,利用归一化零延迟互相关算法构建目标函数进行... 纵波、转换波联合AVO反演目标函数通常基于L2范数构建,效果受地震资料信噪比影响较大。为此,文中提出了一种纵波、转换波联合AVO反演方法。该方法基于贝叶斯理论,联合纵波、转换波地震数据,利用归一化零延迟互相关算法构建目标函数进行反演。纵波和转换波地震数据的联合可以增强反演算法的稳定性,地震数据的归一化策略和互相关目标函数可以增强反演算法的抗噪能力。因此,文中方法可以从较低信噪比地震数据中反演得到精度较高的纵波速度、横波速度和密度参数。信噪比分别为7、1 dB的模型数据和实际数据测试结果均表明,文中方法能够实现较低信噪比地震数据的高精度反演。与基于L2范数目标函数的联合反演对比表明,文中方法误差更小、抗噪能力更强。 展开更多
关键词 纵波和转换波 联合反演 AVO 反演 归一化零延迟互相关目标函数 贝叶斯理论
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基于区域直方图和特征相关匹配规则的图像复制-粘贴篡改检测算法 被引量：11
3
作者 王春华 韩栋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期103-109,共7页
针对当前较多图像伪造检测算法主要通过利用图像的灰度特征来进行图像伪造检测,当伪造内容存在较大灰度差异时,将导致检测结果中出现较多的误测以及鲁棒性不佳的不足。提出了基于区域直方图和特征相关匹配规则的图像复制-粘贴篡改检测... 针对当前较多图像伪造检测算法主要通过利用图像的灰度特征来进行图像伪造检测,当伪造内容存在较大灰度差异时,将导致检测结果中出现较多的误测以及鲁棒性不佳的不足。提出了基于区域直方图和特征相关匹配规则的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵行列式对图像特征进行检测,通过积分图像的方法提高Hessian矩阵行列式检测图像特征点的效率。然后,通过求取Haar小波响应值,以判定特征点的主方向。接着,对圆形窗口进行均匀分割,利用像素点的梯度模值来建立分割区域直方图,以获取特征向量,生成特征描述符。最后,利用归一化互相关(NCC)函数对特征点的相关性进行度量,建立特征相关匹配规则对特征点进行匹配。利用凝聚层次聚类方法,对特征点进行层次聚类,实现图像的伪造检测。实验结果分析表明,与当前图像匹配算法相比,图像伪造检测算法不仅能较精确的对伪造内容进行检测,而且还具有较强的鲁棒性能。 展开更多
关键词 图像篡改检测 Hessian矩阵行列式 区域直方图 归一化互相关函数 特征相关匹配规则 凝聚层次聚类方法
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温室绿熟番茄机器视觉检测方法 被引量：38
4
作者 李寒 张漫 +2 位作者 高宇 李民赞 季宇寒 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期328-334,388,共8页
针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函... 针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 算法 快速归一化互相关函数 霍夫变换 采摘机器人
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基于灰度图像的阴影检测算法 被引量：4
5
作者 张笑微 王月琴 《兵工自动化》 2007年第7期45-47,共3页
基于灰度图像的阴影检测算法,通过快速归一化互相关函数计算方法其复杂度,并采用背景减法与帧差法相结合方法提取运动前景。其步骤包括提取运动前景及检测运动目标的阴影。该方法与基于HSV模型的阴影检测算法相比,实验表明:在不需要任... 基于灰度图像的阴影检测算法,通过快速归一化互相关函数计算方法其复杂度,并采用背景减法与帧差法相结合方法提取运动前景。其步骤包括提取运动前景及检测运动目标的阴影。该方法与基于HSV模型的阴影检测算法相比,实验表明:在不需要任何的颜色信息的情况下,基于灰度图像的阴影检测算法能较好检测出阴影。 展开更多
关键词 灰度图像 阴影检测 归一化互相关函数 HSV模型
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一种基于分数阶微积分的分数阶伪随机数字水印新算法
6
作者 邓英 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第5期246-248,252,共4页
本文研究和实现了一种基于分数阶微积分的分数阶伪随机数字水印算法。首先,提出并论述用正弦型信号的分数阶微分的采样差构造分数阶微分伪随机数字序列,该分数阶微分伪随机数字序列对分数阶微分阶次和正弦型信号相位的初始值敏感,当分... 本文研究和实现了一种基于分数阶微积分的分数阶伪随机数字水印算法。首先,提出并论述用正弦型信号的分数阶微分的采样差构造分数阶微分伪随机数字序列,该分数阶微分伪随机数字序列对分数阶微分阶次和正弦型信号相位的初始值敏感,当分数阶微分阶次和正弦型信号的初始相位未知时,无法恢复出该伪随机数字序列。其次,在此基础上,提出并论述一种基于分数阶微分的分数阶伪随机数字水印算法,其算法的保密性取决于分数阶微分阶次和正弦型信号的初始相位的不可知性。最后,仿真实验表明本分数阶微积分水印算法的不可感知性和顽健性好。 展开更多
关键词 分数阶微积分 数字水印 分数阶伪随机序列 分数阶微分阶次 归一化互相关函数
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基于曲线匹配的颅像叠加方法 被引量：2
7
作者 晋武侠 耿国华 +1 位作者 李康 韩翼 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2144-2149,共6页
为解决颅骨与照片叠加过程中人工参与标记特征的问题,结合图像配准和法医学理论提出了一种基于曲线匹配的颅像叠加方法:首先,将颅骨模型统一在标准的法兰克福坐标系,将3D颅骨映射为2D颅骨;自动标定鼻下点,提取颅骨下颌和人脸部分的轮廓... 为解决颅骨与照片叠加过程中人工参与标记特征的问题,结合图像配准和法医学理论提出了一种基于曲线匹配的颅像叠加方法:首先,将颅骨模型统一在标准的法兰克福坐标系,将3D颅骨映射为2D颅骨;自动标定鼻下点,提取颅骨下颌和人脸部分的轮廓线,再使用无符号曲率积分方法(Unsigned curvature Integration,UCI)参数化曲线,并根据whole-to-part曲线匹配方法,找到人脸轮廓与颅骨下颌对应的曲线部分;然后利用修正的普氏分析(Procrustes Analysis,PA)估计两条曲线的最优变换;最后对2D颅骨进行上述最优变换,达到与人脸的最佳重合状态。实验表明,算法实现了自动颅像叠加,时间复杂度低,为自动颅像重合身份认证奠定基础。 展开更多
关键词 颅像叠加 最优变换 归一化互相关函数 无符号曲率积分 图像配准 普氏分析
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区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法 被引量：2
8
作者 蔡鹏飞 李扬波 +1 位作者 段湘煜 孙挺 《包装工程》 CAS 北大核心 2017年第19期206-212,共7页
目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算... 目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 图像匹配 区域灰度分布 相似判定策略 FORSTNER算子 双向匹配规则 归一化互相关函数
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改进的多尺度Retinex耦合夹角约束的图像匹配算法 被引量：2
9
作者 林宁 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第23期191-199,共9页
目的解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题。方法提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法。利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺... 目的解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题。方法提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法。利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺度Retinex方法进行改进,以降低图像中噪声与光晕等因素的影响。随后再引入Harris算法来检测图像的特征,通过求取特征点圆域内的Haar小波响应向量和主方向,并以主方向为起点构建扇区,提取扇区内的灰度特征,以获取相应的特征向量,从而生成特征描述符。通过特征点对应的特征向量构成的夹角,建立夹角约束法则,以完成特征点匹配。最后,利用归一化互相关函数检测错误匹配点,并对匹配效果进行优化。结果文中算法较当前图像匹配方法,具有更好的匹配正确度以及鲁棒性能,当缩放比例达到50%时,其匹配准确率仍可维持在90.08%左右。结论文中算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。 展开更多
关键词 图像匹配 多尺度Retinex方法 HARRIS算法 HAAR小波 夹角约束法则 归一化互相关函数
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