【摘 要】
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为了克服图像配准中计算效率与稳定性的两难问题,提出一种新的基于边缘特征的图像自动配准算法。利用小波变换对图像进行多尺度边缘检测,提高边缘检测的稳定性;用直线拟合边缘,并根据几何特性、灰度特性为直线分配可信度;以直线对作为最小配准单位,利用马氏距离计算直线对之间的匹配程度;配准过程采用加权投票算法确定变换参数,每次投票根据直线对之间的匹配程度及各直线可信度拥有不同的权重。实验表明本文算法快速稳定,在
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为了克服图像配准中计算效率与稳定性的两难问题,提出一种新的基于边缘特征的图像自动配准算法。利用小波变换对图像进行多尺度边缘检测,提高边缘检测的稳定性;用直线拟合边缘,并根据几何特性、灰度特性为直线分配可信度;以直线对作为最小配准单位,利用马氏距离计算直线对之间的匹配程度;配准过程采用加权投票算法确定变换参数,每次投票根据直线对之间的匹配程度及各直线可信度拥有不同的权重。实验表明本文算法快速稳定,在没有任何先验知识的情况下,能够有效的配准存在相似变换关系(平移、旋转和尺度)的图像。
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为了有效地利用目标的长度和方向信息增强目标物体滤波效果,提出一种新的基于形态重构的二值路径重构算子。定义了标识图中路径开的邻域形式;对掩模图划分连通区域;根据标识图中对应区域的δ-路径长度,有选择地重构掩模图中的连通区域;利用阈值分解再叠加的方法,将二值路径重构算子推广到灰度图像领域。实验结果表明,本文路径重构滤波器能够有效利用梯度信息,并兼顾目标长度和方向属性,性能优于传统滤波器。
针对图像序列中低信噪比条件下的点状多目标跟踪问题,在已获得各个目标初始信息的基础上,结合粒子滤波和联合概率数据关联(JPDA),研究了一种基于单帧检测的实时多目标跟踪算法。介绍了其基本思想和具体算法实现步骤,并在MATLAB仿真环境下实现了该跟踪算法。实验仿真结果表明,该算法能够准确跟踪作任意轨迹运动的多个点状动目标,具有良好的实时性与准确性。
流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,但它是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵,很难直接对新样本进行维数约简。针对这两个问题,提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(SKLLE,supervised ker-nel local linear embedding)。该算法通过非线性核映射将人脸样本投影到高
将基于双向梯度的插值点灰度预估和局部纹理强度导向的插值强度自适应控制技术相结合,提出了一种新的自适应图像插值方法。该方法用插值点灰度预估值取代近邻采样值纳入重采样运算,并根据降采样图像的局部空间纹理强度实时调节插值强度,从而在不增大运算开销的前提下,实现了插值重建精度的提升。仿真实验结果说明利用该方法插值重建出的图像具有较高的信噪比PSNR和较低的边缘误差比PEE,且视觉效果更锐利。
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