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题名基于RANSAC的图像拼接方法
被引量：33
- 1
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作者
周剑军
欧阳宁
张彤
莫建文
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机构
桂林电子科技大学图像信息研究所
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第24期5692-5694,共3页
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基金
广西科技厅基金项目(桂科基0731020)
广西教育厅立项基金项目(桂教科研2006-26)
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文摘
为解决常用SUSAN角点检测的阈值都是固定的,检测出的角点经归一化互相关后直接使用RANSAC(即随机抽样一致性算法)得到的单应性矩阵准确度不高等问题,给出了一种改进的RANSAC图像拼接方法。利用具有自适应阈值的角点提取算法抽取图像的角点特征,采用引导匹配的方法重新进行归一化互相关,增加了准确匹配点的个数,提高了单应性矩阵的估算效果,最后采用拉普拉斯金字塔对配准后图像进行分层融合、拼接。实验结果表明,该方法比常用方法具有更好的矩阵估算效果,拼接效果良好。
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关键词
角点检测
自适应阈值
随机抽样一致性算法
单应性矩阵
拉普拉斯金字塔
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Keywords
corner detection
adaptive threshhold
RANSAC
homography
Laplace pyramid
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于决策融合的图像自动标注方法
被引量：2
- 2
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作者
欧阳宁
罗晓燕
莫建文
张彤
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学图像信息研究所
桂林电子科技大学机电工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第21期156-159,共4页
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基金
广西自然科学基金(No.2011GXNSFA018158)
广西科技开发项目(桂科攻11107006-45)
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文摘
结合多媒体描述接口(MPEG-7)和MM(Mixture Model)混合模型,实现了基于决策融合的图像自动标注。在图像标注过程中,分别利用颜色描述子和纹理描述子为每个主题下的图像建立MM混合模型,实现低层视觉特征到高层语义空间的映射,利用局部决策融合方式融合在颜色和纹理MM混合模型下的标注结果,实现图像自动标注。通过在corel图像数据集上的实验,表明提出的局部决策融合方式能更充分利用图像的颜色和纹理信息,提高了图像标注性能。
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关键词
图像自动标注
MPEG-7描述子
混合模型
决策融合
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Keywords
automatic image annotation
MPEG-7 descriptor
Mixture Model（MM）
decision fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于MPEG-7和MM混合模型的图像自动标注算法
- 3
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作者
罗晓燕
欧阳宁
莫建文
李雁
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学图像信息研究所
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第12期4707-4710,4773,共5页
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基金
广西自然科学基金项目(2011GXNSFA018158)
广西科技开发基金项目(桂科攻11107006-45)
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文摘
为了弥补图像低层视觉特征和高层语义之间的"语义鸿沟",改善图像自动标注的性能,提出了基于多媒体描述接口(MPEG-7)和MM(Mixture Model)混合模型的图像标注算法。该算法采用MPEG-7标准推荐的颜色和纹理描述子提取图像的低层视觉特征,通过MM混合模型建立低层特征到高层语义空间的映射,实现了基于图像整体低层特征的多标签图像自动标注。通过在corel图像数据集上的一系列实验测试验证了该方法的可行性和有效性。
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关键词
图像自动标注
MPEG-7描述子
MM混合模型
语义鸿沟
多标签
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Keywords
automatic image annotation
MPEG-7 descriptor
MM mixture model
semantic gap
multi-label
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名实时目标检测与跟踪系统的设计与实现
被引量：5
- 4
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作者
李乃安
欧阳宁
党明
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机构
桂林电子科技大学图像信息研究所
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期88-91,共4页
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基金
广西教育厅立项项目桂教科研[2006]26号文107
桂林电子科技大学软学科建设项目
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文摘
针对固定监控场景设计并实现了一个实时的运动目标检测与跟踪系统。在复杂背景下,改进的三帧差分法能准确、快速检测出运动目标。金字塔图像的LucasKanade光流法跟踪目标容易丢失;传统的模板匹配跟踪方法由于对图像利用率高,其跟踪比较准确,但计算量大。文章将两者结合起来,可以避免上述问题。实验表明,该算法能较好地实现目标跟踪、获得目标运动轨迹,且具有良好的实时性和鲁棒性。
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关键词
实时性
目标检测
光流法
模板匹配
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Keywords
real-time performance
object detection
optical flow
template matching
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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