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基于高斯平滑的自适应角点检测被引量：24: 1; 作者肖茜鲁宏伟《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1358-1361,共4页; 文中算法首先在曲线尺度空间中通过高斯平滑以消除噪声 ;然后再基于自适应弯曲度计算和角点筛选准则确定角点该算法不需要预先输入参数 ,具有较好的抗干扰性。; 关键词计算机图像处理高斯平滑自适应角点检测模糊识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子被引量：2: 2; 作者张岩李建增 +1 位作者李德良杜玉龙《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2678-2684,共7页; 提出了一种快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子(fast robust adaptive nonlinear scale feature detector,FRANSFD),通过非线性尺度空间快速求解去除了噪声同时保证了边缘细节,并将自适应选取尺度空间组数、基于加速段检验的自适应... 展开更多; 关键词特征匹配快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子风式特征匹配算子自适应通用角点检测算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的场景图像自适应文本检测方法: 3; 作者杨仁桓康家杰 +3 位作者秦传波麦超云邱天喻慧文《现代电子技术》 2023年第16期143-148,共6页; 为了解决自然场景图像中任意形状文本检测的难题,文中提出一种具有自适应文本区域表示的鲁棒场景文本检测方法;同时基于回归和分割方法的两种思想,设计自适应角点检测模块(ACDM)和自适应阈值分割模块(ATSM)。将不同尺度的文本生成不同... 展开更多; 关键词自适应文本检测自然场景图像深度学习自适应角点检测自适应阈值分割 ResNet-50网络特征金字塔网络(FPN); 在线阅读下载PDF 职称材料

面向仿射目标识别的几何与仿生融合特征提取方法被引量：2: 4; 作者余伶俐易倩 +1 位作者金鸣岳周开军《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1607-1618,共12页; 针对由于拍摄视角不同,目标图像在水平或垂直方向发生拉长或压缩等仿射变换,进而无法正确识别的问题,本文设计了一种几何与仿生融合的特征提取方法 .首先,对传统的角点和直线检测进行改进,提出自适应Harris角点检测方法和去冗余的直线... 展开更多; 关键词自适应Harris角点检测去冗余的直线检测几何特征仿生启发特征仿射目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

机载视频空中目标实时优化稳像算法: 5; 作者刘玉清刘成敖雪聪《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期212-219,共8页; 针对机载飞机视频摄取与监视中,由于背景稀疏和前景的大幅度快速运动,造成实时稳像算法存在的画面不稳定的问题,提出了自适应Shi-Tomasi机载视频空中目标实时优化稳像算法。根据提取特征点分布自适应地改变Shi-Tomasi角点检测阈值,解决... 展开更多; 关键词机载视频复杂稀疏背景运动目标自适应角点检测实时优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高斯平滑的自适应角点检测被引量：24: 1; 作者肖茜鲁宏伟; 机构华中科技大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1358-1361,共4页; 文摘文中算法首先在曲线尺度空间中通过高斯平滑以消除噪声 ;然后再基于自适应弯曲度计算和角点筛选准则确定角点该算法不需要预先输入参数 ,具有较好的抗干扰性。; 关键词计算机图像处理高斯平滑自适应角点检测模糊识别; Keywords Gaussian smoothing scale space adaptive corner detection; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子被引量：2: 2; 作者张岩李建增李德良杜玉龙; 机构军械工程学院无人机工程系; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2678-2684,共7页; 基金国家自然科学基金(51307183)资助课题; 文摘提出了一种快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子(fast robust adaptive nonlinear scale feature detector,FRANSFD),通过非线性尺度空间快速求解去除了噪声同时保证了边缘细节,并将自适应选取尺度空间组数、基于加速段检验的自适应通用角点检测子(adaptive and generic corner detection based on the accelerated segment test,AGAST)与框状拉普拉斯滤波器去除边缘响应相结合,兼顾了检测的准确性与实时性。通过与尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)检测子、快速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)检测子、风式特征(KAZE)检测子以及二进制鲁棒性尺度不变的特征(binary robust invariant scalable keypoints,BRISK)检测子的实验对比可知,FRANSFD的5种变换鲁棒性均较强,同时速度也更快。综合性能较KAZE提高约5.76%,速度提高约47%。; 关键词特征匹配快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子风式特征匹配算子自适应通用角点检测算子; Keywords feature matching fast robust adaptive nonlinear scale feature detector （FRANSFD） KAZE adaptive and generic corner detection based on the accelerated segment test （AGAST）; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的场景图像自适应文本检测方法: 3; 作者杨仁桓康家杰秦传波麦超云邱天喻慧文; 机构五邑大学智能制造学部暨南大学信息科学技术学院; 出处《现代电子技术》 2023年第16期143-148,共6页; 基金国家自然科学基金项目(12102306)。; 文摘为了解决自然场景图像中任意形状文本检测的难题,文中提出一种具有自适应文本区域表示的鲁棒场景文本检测方法;同时基于回归和分割方法的两种思想,设计自适应角点检测模块(ACDM)和自适应阈值分割模块(ATSM)。将不同尺度的文本生成不同数量的角点进行定位,利用自适应阈值的方法生成文本分割图,结合生成的角点候选框进行联合优化。实验结果表明:所提方法在ICDAR2015数据集上综合指标F为86.5%,相较于PSENet网络提升0.8%;在Total-Text和CTW1500数据集上综合指标F分别为85.3%和84.2%,相较于DBNet网络分别提升0.6%和0.8%。该方法能有效提高任意形状文本检测的鲁棒性。; 关键词自适应文本检测自然场景图像深度学习自适应角点检测自适应阈值分割 ResNet-50网络特征金字塔网络(FPN); Keywords adaptive text detection natural scene image deep learning adaptive corner detection adaptive threshold segmentation ResNet-50 network feature pyramid network(FPN); 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向仿射目标识别的几何与仿生融合特征提取方法被引量：2: 4; 作者余伶俐易倩金鸣岳周开军; 机构中南大学自动化学院湖南工商大学智能工程与智能制造学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1607-1618,共12页; 基金国家自然科学基金(No.61976224,No.61976088)。; 文摘针对由于拍摄视角不同,目标图像在水平或垂直方向发生拉长或压缩等仿射变换,进而无法正确识别的问题,本文设计了一种几何与仿生融合的特征提取方法 .首先,对传统的角点和直线检测进行改进,提出自适应Harris角点检测方法和去冗余的直线检测方法,并将角点数、直线数和面积比向量作为几何特征.然后,采用生物启发变换算法提取图像的仿生启发特征,该算法包括两个阶段,每个阶段均需执行方向边缘检测和局部空间频率检测.接着,将输入图像的两种特征向量分别与标准数据库中的特征向量进行Pearson相关距离计算,获得匹配得分.最后,在考虑不同数据库两种特征区分性强弱的基础上自适应确定权值,最高融合分数所对应的标签即为该图像的识别结果.实验结果表明,该方法能较好地提取图像的仿射不变特征,并且该方法在Alphanumeric,MPEG-7,GTSRB和MNIST数据库的识别准确率分别为92.2%,96%,90%和87.3%.; 关键词自适应Harris角点检测去冗余的直线检测几何特征仿生启发特征仿射目标识别; Keywords adaptive Harris corner detection de-redundant line detection geometric features bionic inspired fea⁃tures affine target recognition; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机载视频空中目标实时优化稳像算法: 5; 作者刘玉清刘成敖雪聪; 机构中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统综合电子与信息技术重点实验室中国科学院大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期212-219,共8页; 文摘针对机载飞机视频摄取与监视中,由于背景稀疏和前景的大幅度快速运动,造成实时稳像算法存在的画面不稳定的问题,提出了自适应Shi-Tomasi机载视频空中目标实时优化稳像算法。根据提取特征点分布自适应地改变Shi-Tomasi角点检测阈值,解决单一阈值不能适应空中复杂稀疏背景特征点提取的问题。构建带约束的实时优化算法,计算平滑的视频路径,解决基于滤波的算法缺少约束导致画面偏移过大的问题。比对实验结果表明,自适应Shi-Tomasi优化稳像算法能够应对各类机载稀疏背景视频的稳像,解决了快速运动目标稳像后画面大幅偏移的问题,稳定性提高,速度达到20 frame/s以上,满足实时处理需求。; 关键词机载视频复杂稀疏背景运动目标自适应角点检测实时优化; Keywords airborne video complex sparse background moving object adaptive corner detection real time optimization; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于高斯平滑的自适应角点检测	肖茜鲁宏伟	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2003	24	在线阅读下载PDF 职称材料
2	快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子	张岩李建增李德良杜玉龙	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习的场景图像自适应文本检测方法	杨仁桓康家杰秦传波麦超云邱天喻慧文	《现代电子技术》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向仿射目标识别的几何与仿生融合特征提取方法	余伶俐易倩金鸣岳周开军	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	机载视频空中目标实时优化稳像算法	刘玉清刘成敖雪聪	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料