检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑知识与技术 2012年第2X期8卷 1414-1419页

作者：丛阳同济大学电子与信息工程学院上海201804

颜色作为一个有效的视觉特征,被广泛用于目标跟踪中。但在光照变化环境下,颜色会发生变化,从而导致基于颜色的跟踪算法性能不稳定。单演相位作为包含图像重要信息的特征,具有在光照变化环境下性能稳定的特点。为了提高在光照变换环境下... 详细信息

颜色作为一个有效的视觉特征,被广泛用于目标跟踪中。但在光照变化环境下,颜色会发生变化,从而导致基于颜色的跟踪算法性能不稳定。单演相位作为包含图像重要信息的特征,具有在光照变化环境下性能稳定的特点。为了提高在光照变换环境下的跟踪稳定性,提出一种基于单演相位的动态目标跟踪方法,首先运用高斯模型更新背景并得到各动态目标,再计算出各动态目标的单演相位直方图,最后和待跟踪目标单演相位直方图模板进行匹配得到Bhattacharyya系数,比较各Bhattacharyya系数确定并跟踪目标。实验结果证明该方法在光照变化环境下具有很好的跟踪鲁棒性。

关键词：单演相位直方图动态目标跟踪光照变化

来源：评论

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基于单演相位的红外图像配准

引用

弹箭与制导学报 2008年第6期28卷 269-272页

作者：刘贵喜周亚平刘冬梅朱东波西安电子科技大学自动控制系西安710071

将单演相位(monogenic phase)的概念用于红外图像特征点的匹配,完成了红外图像的配准。其核心思想是用Harris角点检测算法提取特征点,然后以单演信号元素{p(x),q1(x),q2(x)}构成相关矩阵,提取出初始特征匹配点对,再用随机抽样一致性算法... 详细信息

将单演相位(monogenic phase)的概念用于红外图像特征点的匹配,完成了红外图像的配准。其核心思想是用Harris角点检测算法提取特征点,然后以单演信号元素{p(x),q1(x),q2(x)}构成相关矩阵,提取出初始特征匹配点对,再用随机抽样一致性算法(RANSAC)去除伪匹配的特征点对,选择内点集估计对极几何的基本矩阵,实现图像的配准。实验验证,单演相位的应用高效稳定地完成了红外图像的配准。

关键词：图像配准红外图像单演相位

来源：评论

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一种自适应特征点最优分组匹配的策略

引用

计算机工程与应用 2011年第29期47卷 208-210,225页

作者：赵宏宇李燕华侯振杰多化琼内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010018 内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院呼和浩特010018

提出一种自适应对特征点进行最优分组匹配的方法策略,按照特征值将获得的角点进行最优分组,采用单演相位或NCC算法与Ransac估计算法进行正式的分组匹配和剔除外点。通过实验证明,该算法能够有效去除误匹配点,减少特征点的匹配搜索与匹... 详细信息

提出一种自适应对特征点进行最优分组匹配的方法策略,按照特征值将获得的角点进行最优分组,采用单演相位或NCC算法与Ransac估计算法进行正式的分组匹配和剔除外点。通过实验证明,该算法能够有效去除误匹配点,减少特征点的匹配搜索与匹配验证时间,具有计算简单,实用性强等特点。

关键词：匹配最优分组单演相位 Ransac算法

来源：评论

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基于过渡区的图像分割技术研究

基于过渡区的图像分割技术研究

引用

作者：王彦春大连海事大学

学位级别：博士

图像分割是一种重要的图像分析技术。在图像的研究和应用中,研究人员往往仅对图像中某些部分感兴趣,这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景),一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。图像分割是计算机视觉研究中最基本的处理... 详细信息

图像分割是一种重要的图像分析技术。在图像的研究和应用中,研究人员往往仅对图像中某些部分感兴趣,这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景),一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。图像分割是计算机视觉研究中最基本的处理步骤和关键技术,是目标识别、图像理解的基础,分割结果的好坏直接影响其后续的识别和理解,因此人们一直在不断地探索新的分割算法和分割理论。本文对基于过渡区的图像分割技术进行了比较深入的研究,重点研究了直接提取过渡区的非梯度方法。提出基于方向信息测度的多尺度图像过渡区提取与分割方法；基于邻域一致性测度图像过渡区提取与分割方法以及基于模糊熵区域非一致性测度图像过渡区的提取与分割方法。分割方法抗噪声性能的本质在于测度对灰度值的变化不敏感,三种方法都具有较好的图像过渡区提取与分割性能和很好的抗噪声性能。模糊熵的引入,使模糊熵区域非一致性方法的混合噪声滤除效果更好。当图像含有多类目标时,图像过渡区直方图表现为多峰分布,每个峰对应一个分割区域。本文使用基于势函数聚类的多阈值图像分割算法,检测过渡区直方图的相邻划分势函数组,其曲线的交点即为分割阈值,然后使用差异度与代价函数决定最优类别个数及阈值。算法简单,得到的阈值准确、稳定,运算速度较快、实时性强,较好地解决了基于过渡区的图像分割方法中的多阈值分割问题。由于均值滤波和中值滤波算法本身的局限性,当图像同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,此时采用单一的均值滤波或中值滤波算法滤除噪声效果都不理想。因此,本文提出一种基于区域分类的白适应混合滤波方法,利用邻域一致性测度把图像分成不同区域,并对不同区域采取不同的滤波方法,这样既保持了均值滤波算法对高斯噪声有良好滤噪能力的特性,又兼顾了中值滤波算法对图像细节有良好保持特性的优点。纹理图像是以纹理特性为主导特性的图像。纹理图像在局部内呈现不规则性,而在整体上表现出某种统计规律性。纹理表现是一种区域特性,因此纹理必然要在图像的某个区域上才能反映或测量。仅利用像素的灰度级信息并不能将其中的不同区域分割开,本文提出了基于单演相位的纹理图像分割方法。根据不同纹理之间单演相位信息的不同分布,提取特征图像。这种方法对于不同纹理之间及纹理与物体之间有很好的特征描述,取得较好的分割效果。 X射线检测图像是焊缝缺陷分析和质量评定的重要依据。传统的方法是利用阶跃边缘和屋脊边缘进行圆形和条形缺陷分割,本文提出基于过渡区多尺度工业X光图像焊缝缺陷分割算法。在不同的尺度下,可以检测不同缺陷大小,通过支持向量机方法将焊缝缺陷划分为圆形和条形缺陷两类,同时对缺陷裂纹、气孔、夹渣和未焊透进行识别。

关键词：图像分割过渡区方向信息性测度邻域一致性单演相位模糊熵

来源：评论

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图像配准技术研究

图像配准技术研究

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作者：周亚平西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像配准技术是将不同时间、不同传感器或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的图像处理过程,是图像处理的一个基本问题。图像配准的方法大致可以分为两类:基于灰度的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。本文总结了... 详细信息

图像配准技术是将不同时间、不同传感器或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的图像处理过程,是图像处理的一个基本问题。图像配准的方法大致可以分为两类:基于灰度的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。本文总结了前人在图像配准领域的研究现状和成果,详细的介绍了图像配准的流程和这两种分类,并且提出了自己的算法。在研究基于灰度的图像配准中,重点研究了基于互信息的医学图像配准技术,基于互信息的全局图像配准方法具有自动化程度高,配准精度高等优点,在医学图像配准中获得了广泛的应用,但是,当平移距离为像素的整数倍时,插值算法会使目标函数产生局部极值,使得最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。本文提出了一种新的插值算法用于克服局部极值问题,同时,给出了一些用于改进精度的方法,如:Powell搜索算法、灰度级的选择、出界点问题,提高了匹配精度。经实验证明,本文提出的方法有效地抑制了局部极值,具有更好的精确性和稳定性。在研究基于特征的图像配准方法时,本文提出了将单演相位（monogenic phase）的概念用于红外图像特征点的匹配,完成了红外图像的配准。用Harris角点检测算法提取特征点,然后以单演信号元素构成相关矩阵,提取出初始特征点对,再用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法（RANSAC）去除伪匹配的特征点对,选择内点集估计对极几何的基础矩阵,实现图像的精确配准。实验验证,单演相位的应用高效稳定地完成了红外图像的配准。最后对本文的工作进行了总结,并对本文在图像配准领域仍需要深入研究的地方进行了展望。

关键词：图像配准互信息插值单演相位特征点匹配

来源：评论

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