检索结果-内蒙古大学图书馆

光学精密工程 2011年第7期19卷 1669-1676页

作者：朱齐丹李科蔡成涛程甘霖哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方... 详细信息

改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。

关键词：尺度不变特征变换算法特征点主方向旋转角度聚类分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的尺度不变特征变换算法并行加速双目测距系统及其实现

引用

激光与光电子学进展 2019年第14期56卷 193-202页

作者：张志强施文华郑州商学院通识教育中心河南巩义451200 Department of Electrical and Computer Engineering Technical University of MunichMunich 80809Germany

在数字图像处理领域中,尺度不变特征变换(SIFT)算法是特征点识别的代表性算法。以开放运算语言(OpenCL)并行计算为加速手段,建立了基于改进的SIFT算法的双目测距系统,深入研究了如何加快SIFT算法的运算速度。在加快SIFT算法方面,选取了... 详细信息

在数字图像处理领域中,尺度不变特征变换(SIFT)算法是特征点识别的代表性算法。以开放运算语言(OpenCL)并行计算为加速手段,建立了基于改进的SIFT算法的双目测距系统,深入研究了如何加快SIFT算法的运算速度。在加快SIFT算法方面,选取了积分均值模糊,并利用OpenCL对其进行并行加速,对算法进行并行优化后,使之能够在NVIDIA GPU硬件平台上进行实现。在获取精确视差方面,对原SIFT匹配方法进行了改进,极大地提高了匹配效率。此外,构建了双目测距异构计算实验平台,并进行实验。实验平台对采集的图像进行了实时处理,验证了基于SIFT算法的并行加速计算的可行性,同时可以直观地看到中间计算过程和测距的结果。实验结果表明,本文方法与已有的加速优化工作相比,计算时间消耗比原方案要少得多。

关键词：机器视觉双目测距尺度不变特征变换算法开放运算语言并行加速

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现

引用

计算机应用 2016年第7期36卷 1801-1806页

作者：许川佩王光桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结... 详细信息

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用Open CL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51~19.33和2.34~4.74倍。实验结果表明,利用Open CL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。

关键词：尺度不变特征变换算法开放式计算语言复用内存对象细粒度并行异构系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于长短期记忆网络和尺度不变特征变换算法的电力系统暂态态势感知

基于长短期记忆网络和尺度不变特征变换算法的电力系统暂态态势感...

引用

作者：姜松北京化工大学

学位级别：硕士

电力系统作为保障国家经济发展和社会稳定的重要能源保障系统,对于其运行安全性、可靠性的分析研究一直是国内外众多学者争相研究的热点问题。近些年来,随着我国超大范围的电网互联工程的全面部署和电力市场的持续发展,电网的运行环境... 详细信息

电力系统作为保障国家经济发展和社会稳定的重要能源保障系统,对于其运行安全性、可靠性的分析研究一直是国内外众多学者争相研究的热点问题。近些年来,随着我国超大范围的电网互联工程的全面部署和电力市场的持续发展,电网的运行环境越发复杂,电力系统的输电极限被不断逼近,各个区域的电力系统网络拓扑及数学模型已经接近甚至已经处于病态,给电力系统的安全稳定运行带来了越发严峻的挑战。而能够快速、准确地判断电力系统暂态稳定性对于电力系统遭受大规模扰动,导致电力系统运行稳定性遭到破坏乃至进一步引起电网崩溃具有着重要意义。因此迫切需要开发一种具有快速准确判别系统暂态稳定性的有效工具。传统的电力系统暂态稳定性判别方法多以扩展等面积准则为基础,对系统特征量测装置得出的系统实测曲线的稳定裕度进行量化评估。这类传统方法的有效性极大程度的依赖于系统网络受到大扰动之后的受扰特征轨迹快速预测的准确性,而随着电力网络拓扑的日益复杂,这种类型的方法很难应用于如今具有多源异构特点的电力网络。而近些年来不断兴起发展的机器学习和深度学习方法凭借其自身优异的学习性能,已经活跃在了电力系统分析的各个领域当中,这类方法能够避开电力网络拓扑结构复杂的问题,以电网动态数据作为网络输入,建立起电力系统暂态分析问题中诸多的系统状态向量与网络状态之间的精准映射关系,进而发掘二者之间的变化关系。本文针对上述问题,做出以下工作:(1)运用电力系统受扰之后的发电机电压相轨迹时空演进规律,利用传统的基于空间的聚类算法对电压相轨迹进行聚类分析,进而根据聚类结果能够快速准确地完成系统发电机同趋性的快速识别工作。(2)提出利用动态时间规整与长短期记忆网络结合的个性化长短期记忆网络对等值机系统的特征受扰轨迹进行准确的预测,有效提升了轨迹预测精度及时效性。(3)从数据的角度出发,通过对“源-网”特征之间相关性的分析,运用尺度不变特征变换算法构建了二者对应的信息矩阵,分别提取并匹配两个信息矩阵提取出的特征点,利用构建的匹配度指标来量化表征系统暂态稳定的边界特征。

关键词：电力系统暂态稳定性分析长短期记忆网络尺度不变特征变换算法暂态稳定边界特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法

引用

光学精密工程 2011年第10期19卷 2472-2477页

作者：贺柏根朱明中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院研究生院北京100039

针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用... 详细信息

针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配。结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视角变换也有很好的鲁棒性,实现了完全的抗仿射变换。实验结果表明,与传统的SIFT算法相比,本文算法对仿射变换尤其是有大视角改变时有更好的适应性。

关键词：图像处理尺度不变特征变换算法特征匹配仿射不变量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

尺度不变特征增强深度学习在口腔黏膜病损分割中应用的研究

引用

中华口腔医学杂志 2025年第3期60卷 239-247页

作者：张睿金路陈谦明丁婷婷张琦玥陈耀武田翔曹雨齐陈小燕朱赴东浙江大学医学院附属口腔医院信息中心·浙江大学口腔医学院浙江省口腔疾病临床医学研究中心浙江省口腔生物医学研究重点实验室浙江大学癌症研究院口腔生物材料与器械浙江省工程研究中心杭州310005 浙江大学医学院附属口腔医院口腔内科中心·浙江大学口腔医学院浙江省口腔疾病临床医学研究中心浙江省口腔生物医学研究重点实验室浙江大学癌症研究院口腔生物材料与器械浙江省工程研究中心杭州310005 浙江大学医学院附属口腔医院·浙江大学口腔医学院浙江大学口腔疾病临床医学研究中心浙江省口腔生物医学研究重点实验室浙江大学癌症研究院口腔生物材料与器械浙江省工程研究中心杭州310005 浙江大学生物医学与仪器科学学院嵌入式系统教育部工程研究中心杭州310027 浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术全国重点实验室杭州310027 浙江大学医学院附属口腔医院口腔正畸科·浙江大学口腔医学院浙江省口腔疾病临床医学研究中心浙江省口腔生物医学研究重点实验室浙江大学癌症研究院口腔生物材料与器械浙江省工程研究中心杭州310005

目的开发一种融合深度学习与尺度不变特征变换算法的口腔黏膜病损语义分割模型(PixelSIFT-UNet),以提高口腔黏膜疾病病损区域分割精度。方法纳入浙江大学医学院附属口腔医院2020年1月至2022年12月期间收集的838张符合标准的口腔黏膜疾... 详细信息

目的开发一种融合深度学习与尺度不变特征变换算法的口腔黏膜病损语义分割模型(PixelSIFT-UNet),以提高口腔黏膜疾病病损区域分割精度。方法纳入浙江大学医学院附属口腔医院2020年1月至2022年12月期间收集的838张符合标准的口腔黏膜疾病临床白光图像,使用Python语言***函数设置随机种子,通过***函数进行随机抽样,按6∶2∶2的比例划分为训练集(506张)、验证集(166张)和测试集(166张)。采用Labelme软件对训练集图像进行病损边界标注,并基于PixelSIFT-UNet构建深度学习模型,分别使用VGG-16与ResNet-50作为骨干网络。通过验证集优化模型参数,在测试集上评估模型性能,包括Dice系数、平均交并比(mIoU)、平均像素准确率(mPA)和精确率(Precision),并与传统语义分割模型(U-Net、PSPNet)进行对比分析。结果所开发的PixelSIFT-UNet模型能精确分割口腔扁平苔藓、口腔白斑病和口腔黏膜下纤维性变3种常见的口腔黏膜疾病。采用VGG-16为骨干网络时,Dice系数、mIoU、mPA和Precision分别达到0.642、0.699、0.836和0.792;采用ResNet-50为骨干网络时,相应指标分别达到0.668、0.733、0.872和0.817,较传统U-Net模型(相应指标:0.662、0.717、0.861和0.809)、PSPNet模型(相应指标:0.671、0.721、0.858和0.813)的各项性能指标均有显著提升。结论所开发的PixelSIFT-UNet模型在口腔黏膜病损分割任务中表现卓越,其性能指标显著优于传统语义分割模型,可为提高口腔黏膜病损分割精度提供有效工具。

关键词：口腔黏膜病损检测深度学习 PixelSIFT-UNet模型尺度不变特征变换算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警

引用

安全与环境学报 2025年第1期25卷 41-49页

作者：张海民刘训星安徽信息工程学院计算机与软件工程学院安徽芜湖241000 宣城职业技术学院信息与财经学院安徽宣城242000

对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提... 详细信息

对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提出了图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法。通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)对采集到的前车图像中的特征点展开提取;利用近似最近邻搜索算法完成特征点的匹配,并将匹配点对从像素坐标系转换到图像坐标系中,以完成对前车的定位;基于单帧静态图像测距方法获得车距,并将前车的行驶状态分为静止、减速、匀速或加速三种状态,计算不同状态下的提醒报警距离和危险报警距离,动态调整本车行驶策略。当车距达到提醒报警距离或危险报警距离时,发出报警,以此实现车辆行驶过程中的主动防撞预警。试验结果表明:利用图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法对前车车距展开测量,测量结果与实际车距基本一致,准确度误差在5 cm以内,相较于差异化预警方法和车联网数据预警方法而言可以更精准地测量车距;此外,所提方法的风险系数最大值为0.12,远小于差异化预警方法和车联网数据预警方法的风险系数,证实了该方法的车辆定位准确度高、防撞预警性能强。

关键词：安全工程车辆防撞预警图像特征点匹配尺度不变特征变换算法近似最近邻搜索算法特征点提取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

引用

计算机应用 2011年第4期31卷 1019-1023页

作者：张丽敏周尚波重庆大学计算机学院重庆400030 重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400030

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和... 详细信息

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。

关键词：分数阶微分图像增强尺度不变特征变换算法图像匹配特征关键点

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

SIFT特征匹配和差分相乘融合的运动目标检测

引用

光学精密工程 2011年第4期19卷 892-899页

作者：王梅屠大维周许超上海大学机电工程与自动化学院上海200072

针对运动目标检测的难点问题,提出了一种结合尺寸不变特征变换(SIFT)和差分相乘算法的运动目标检测方法。首先,用SIFT特征匹配算法配准运动图像的旋转、缩放和平移量,利用SIFT匹配的稳定性和准确性,精确补偿运动摄像机下的背景图像。然... 详细信息

针对运动目标检测的难点问题,提出了一种结合尺寸不变特征变换(SIFT)和差分相乘算法的运动目标检测方法。首先,用SIFT特征匹配算法配准运动图像的旋转、缩放和平移量,利用SIFT匹配的稳定性和准确性,精确补偿运动摄像机下的背景图像。然后,用差分相乘方法,准确分割出运动目标的轮廓。最后,通过实拍视频序列的试验,证明算法的有效性和可行性。系列实验显示,连续4帧图像差分相乘的方法即能够较好地满足应用要求。实验结果表明,SIFT特征匹配和差分相乘融合的方法具有较好的鲁棒性和抗噪能力,对于摄像机运动、亮度变化、遮挡等影响因素具有较强的适应能力。

关键词：尺度不变特征变换算法差分相乘动态背景运动目标检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

焊缝X射线探伤图像自动搭接检测方法

引用

中国机械工程 2020年第16期31卷 1912-1916,1930页

作者：张帆张伯言史潇婉张新红河南大学图像处理与模式识别研究所开封475004 河南省大数据分析与处理重点实验室开封475004 山东大学(威海)机电与信息工程学院威海264209 河南大学软件学院开封475004

针对焊缝探伤图像造假的现象在工程中比较普遍,而目前主要通过人工读片方式进行检查,检查效率低下、容易漏检。提出了一种基于图像处理的方法对焊缝的搭接区域进行自动定位、分割和比对,建立了焊缝探伤图像搭接自动检测系统,检测是否存... 详细信息

针对焊缝探伤图像造假的现象在工程中比较普遍,而目前主要通过人工读片方式进行检查,检查效率低下、容易漏检。提出了一种基于图像处理的方法对焊缝的搭接区域进行自动定位、分割和比对,建立了焊缝探伤图像搭接自动检测系统,检测是否存在焊缝图像造假的现象。基于拉东变换找到搭接定位标记,从焊缝图像中切割出搭接区图像,采用尺度不变特征变换算法进行搭接匹配,计算两个搭接区图像的结构相似度。最后根据SIFT关键点的匹配点数和结构相似度判断两个搭接区图像是否匹配。实验结果表明,该方法的焊缝图像搭接自动检测准确率达到87.3%。

关键词：焊缝无损探伤搭接检测尺度不变特征变换算法结构相似度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：