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题名基于增量符号相关的缺陷检测方法
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作者
王培容
陈鸿雁
李姣军
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机构
重庆工学院电子信息与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第2期389-391,共3页
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文摘
传统的规格化互相关算法在计算机视觉领域中用得较多,但其运算速度不能满足实时检测要求。用基于增量符号相关的算法对两幅图像间的缺陷进行检测可有效地缓解规格化互相关算法计算量大的问题。通过图像像素值间的大小比较得到增量图像后,计算出增量符号相关值,将它显示为与相关值成正比的亮度值就得到了检测结果图像。实验证明该方法在图像有亮度或对比度变化时仍能正确地检测出缺陷位置。
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关键词
规格化互相关
相似度
计算复杂度
增量符号相关
缺陷检测
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Keywords
NCC
similarity degree
computational complexity
ISC
defect detection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名局部遮挡下的目标识别算法
被引量：2
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作者
王培容
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机构
重庆工学院电子信息与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第12期3009-3011,共3页
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文摘
规格化互相关算法是用得较普遍的目标识别方法,但是当目标区域被局部遮挡时,该方法通常不能正确定位目标。提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域。算法分两步进行:用增量互相关算法计算出模板图和场景图的增量图像,比较二者增量图像的一致性,计算出选择互相关系数矩阵;结合选择互相关系数矩阵,用规格化互相关算法在场景图中搜索目标区域。当场景图存在较严重的噪声时,可对选择互相关系数矩阵进行修正以克服噪声的影响。实验结果表明,基于选择互相关系数的目标识别算法对局部遮挡和高亮度变化情况有较强的鲁棒性。
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关键词
局部遮挡
规格化互相关
增量互相关
选择互相关
目标识别
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Keywords
partialocclusion
normalized cross correlation
increment cross correlation
selective cross correlation
target identification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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