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光照鲁棒的抗模糊新组合不变矩图像匹配方法 被引量:6
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作者 刘欢 郝矿荣 +1 位作者 丁永生 毛敏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1258-1264,共7页
基于特征的传统图像匹配方法对环境光照变化和模糊噪声适应性较差,针对该问题提出了一种新组合不变矩。在Hu不变矩的基础上,重新组合构造出3个新组合不变矩并将其应用到图像匹配中。实验结果表明,这种新组合不变矩具有很好的光照鲁棒性... 基于特征的传统图像匹配方法对环境光照变化和模糊噪声适应性较差,针对该问题提出了一种新组合不变矩。在Hu不变矩的基础上,重新组合构造出3个新组合不变矩并将其应用到图像匹配中。实验结果表明,这种新组合不变矩具有很好的光照鲁棒性和模糊不变性,能够有效地解决受光照变化和模糊噪声共同影响造成的匹配率下降问题;在保证高精度的前提下,匹配效率大大提高。该不变矩作为图像特征的描述形式进行图像匹配是有效可行的,具有良好的参考价值。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像匹配 组合不变矩 光照鲁棒性 模糊不变
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基于组合不变矩特征的空中目标识别方法 被引量:8
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作者 曾万梅 吴庆宪 姜长生 《电光与控制》 北大核心 2009年第7期21-24,44,F0003,共6页
根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩各自的特点和适用条件,提出了一种组合不变矩。利用组合不变矩提取图像的不变特征向量,并结合Fisher线性判别准则,实现了对空中目标的Fisher线性判别器(FLDA)的分类识别。同时,考虑到识别的快... 根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩各自的特点和适用条件,提出了一种组合不变矩。利用组合不变矩提取图像的不变特征向量,并结合Fisher线性判别准则,实现了对空中目标的Fisher线性判别器(FLDA)的分类识别。同时,考虑到识别的快速性方面,对FLDA进行了改进,提出了主分量分析(PCA)与FLDA相结合的识别算法。仿真实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和速度。 展开更多
关键词 图像识别 目标识别 仿射不变 组合不变矩 Fisher线性判别器 主分量分析
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基于立体视觉的新组合不变矩腹部体型重建
3
作者 刘欢 朱平 +1 位作者 肖蓉 唐卫东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3183-3186,共4页
针对采用立体视觉技术进行三维人体重建时,在实际拍摄采集图像过程中受光照变化和模糊因素干扰的现象,提出光照鲁棒的组合模糊仿射不变矩,克服以上两种因素的影响;同时为了改进单一依靠灰度相似性度量的匹配效果,引入了斜率和距离双重... 针对采用立体视觉技术进行三维人体重建时,在实际拍摄采集图像过程中受光照变化和模糊因素干扰的现象,提出光照鲁棒的组合模糊仿射不变矩,克服以上两种因素的影响;同时为了改进单一依靠灰度相似性度量的匹配效果,引入了斜率和距离双重几何约束,由三者结合共同引导完成匹配,自动重建人体腹部体型。实验所获得的虚拟三维人体腹部尺寸值可以达到与三维扫描仪相同的精度,与实际测量值的误差小于0.5 cm。实验结果表明:该系统硬件设备简单,成本低,能快速可靠地采集腹部信息,符合服装设计等领域的精度要求。 展开更多
关键词 立体视觉 组合不变矩 模糊仿射不变 图像匹配 腹部模型重建
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基于组合不变矩的空间目标识别 被引量:1
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作者 张劲锋 蔡伟 《控制工程(北京)》 2006年第6期14-17,共4页
本文针对Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩的不同特点和适用条件,提出在不增加特征向量维数的条件下,将不变矩的部分分量和仿射不变矩组合成一个新的特征向量即组合不变矩,以用于空间目标的识别,并通过仿真实验进行了... 本文针对Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩的不同特点和适用条件,提出在不增加特征向量维数的条件下,将不变矩的部分分量和仿射不变矩组合成一个新的特征向量即组合不变矩,以用于空间目标的识别,并通过仿真实验进行了比较验证,结果表明组合不变矩对于空间目标的识别是有效的,且在一定程度上提高了识别率。 展开更多
关键词 不变 仿射不变 组合不变矩 目标识别
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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
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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 分形维 组合不变矩 特征提取 图像识别
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电视图像目标实时分割与识别算法 被引量:5
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作者 苗常青 汪渤 +1 位作者 付梦印 徐学强 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期786-790,共5页
研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯... 研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 m s,易于硬件实现. 展开更多
关键词 图像分割 特征提取 目标识别 组合不变矩
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基于点扩散函数特征优化融合的水下目标识别 被引量:2
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作者 王慧斌 张荣 +2 位作者 陈哲 徐立中 沈洁 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第11期944-952,共9页
人类对水下世界探索的热情推动了水下成像及监测系统研究的发展。然而由于水介质光学属性及复杂水下环境的影响,常用的陆地成像及配套算法很难实现理想的效果。因而可以采用设备更新或算法优化两条策略使水下成像监测系统能够适应水下... 人类对水下世界探索的热情推动了水下成像及监测系统研究的发展。然而由于水介质光学属性及复杂水下环境的影响,常用的陆地成像及配套算法很难实现理想的效果。因而可以采用设备更新或算法优化两条策略使水下成像监测系统能够适应水下的光学环境。考虑到设备更新在水下场景中实施的困难和较高的资源消耗,沿用传统陆地的光学成像设备进行水下图像数据采集,并利用点扩散函数优化及多信息融合的策略来优化水下成像监测系统所用的目标识别算法,解决水下光学成像中由于散焦、目标移动、前后向散射噪声等所造成的图像目标细节模糊、对比度差等问题,提高水下自主航行器对水下目标的识别能力。 展开更多
关键词 点扩散函数 HU不变 特征融合 组合不变矩 特征降维
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基于模拟退火算法的空中目标识别 被引量:1
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作者 曾万梅 吴庆宪 姜长生 《航空兵器》 2008年第6期28-31,39,共5页
根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩的特点及各自的适用条件,提出了一种组合不变矩。利用所提取的组合不变矩的特征向量,实现了对空中目标的K-mean聚类分析识别。在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服K-mean聚类的局限性和... 根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩的特点及各自的适用条件,提出了一种组合不变矩。利用所提取的组合不变矩的特征向量,实现了对空中目标的K-mean聚类分析识别。在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服K-mean聚类的局限性和对初始聚类中心的敏感性,最后提出了基于模拟退火的改进K-mean聚类算法。仿真实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和较好的抗噪性。 展开更多
关键词 仿射不变 组合不变矩 K—means聚类 模拟退火算法 目标识别
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基于视觉注意机制PCNN模型的车牌图像分割方法
9
作者 杨娜 陈后金 陈益强 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期51-57,共7页
车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法... 车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合.数据驱动模式中,通过对PCNN模型细胞感受野功能的完善,使优化PCNN模型具有了尺度性和方向性.任务驱动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有较好的分割效果. 展开更多
关键词 信息技术 图像分割 视觉注意机制 优化PCNN模型 组合不变矩 局部灰度熵
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