【摘 要】
：
仿射变换参数恢复轮廓类算法计算量小但一般无法处理多部分组成的目标,而区域类算法计算量大且对噪声敏感。本文利用中心投影将区域和轮廓类算法结合,首先由中心投影将目标转化为闭曲线,保证了仿射变换关系具有不变性,再对所得闭曲线进行参数化,最后利用参数化后的闭曲线进行仿射变换参数的恢复。实验表明,所提方法可用于多部分组成的目标的参数恢复,且有较好的参数恢复效果。
论文部分内容阅读
仿射变换参数恢复轮廓类算法计算量小但一般无法处理多部分组成的目标,而区域类算法计算量大且对噪声敏感。本文利用中心投影将区域和轮廓类算法结合,首先由中心投影将目标转化为闭曲线,保证了仿射变换关系具有不变性,再对所得闭曲线进行参数化,最后利用参数化后的闭曲线进行仿射变换参数的恢复。实验表明,所提方法可用于多部分组成的目标的参数恢复,且有较好的参数恢复效果。
其他文献
为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法.在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamShift算法、基于Hu矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩特征以实现目标跟踪.实验分析表明,所提出方法能够避免启动时手动框选目标,可以实现遮挡和背景与目标相
博通(Broadcom)公司近日宣布推岀WlCED Direct功能,将该功能集成到博通的WICED平台后,两个可穿戴式设备可以在没有接入点或计算机的情况下通过无线技术实现安全通信。嵌入式设备互联网无线连接(Wi reless Internet Connectivity for Embedded Devices,简称WlCED)
文章介绍了标签的应用优势及应用流程,结合重庆理工大学中山图书馆RFID项目实践,在调查分析的基础上,对标签在粘贴、转换、定位排架、借还、安防等应用中易出现的相关问题作了探讨,并提出了解决办法。
Purpose: Focusing on a comparative analysis of information visualization in library and information science(LIS) from the perspective of research subject and intellectual base, this paper aims to disc
RFID读卡器系统结构及性能RFID读卡器系统结构由三个部分组成:硬件部分、应用软件部分以及RFID数据格式的标准与通信协议。1.硬件部份:RFID读写器(阅读器,Reader)、电子标签(应答器,Tag)以及天线。2.工作原理:
提出了一种新的基于图遍历的自适应调色板图像密写方案。将调色板中各颜色视为图节点,利用颜色间的亮度差和欧氏距离,构建颜色图。应用图的遍历为颜色节点,分配秘密比特。嵌入秘密信息的过程中,利用相邻像素颜色间的相关性,建立自适应嵌入准则。对比实验结果表明,提出的密写方案具有较大的嵌入容量,并保持很好的图像质量,与其他的密写方案相比,提出的方案更能抵抗直方图特征函数(HCF)统计分析。
为了解决当前目标跟踪中目标轮廓提取不精确的问题,在对传统GVF(gradient vector flow)snake活动轮廓模型改进的基础上,提出一种基于变化检测和改进的GVF snake活动轮廓模型的视频目标轮廓提取算法。首先,通过基于t显著性检验的变化检测方法消除背景边界的影响,并获取初始运动变化区域的临界四边形作为GVF snake的初始轮廓。然后,对初始轮廓应用改进的GVF snake模型
针对总变分去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种新的乘性噪声去噪模型。在新模型中,二阶总广义变分(TGV)是正则项,它能自动平衡一阶和二阶导数项,使得新模型在去除乘性噪声的同时不但能够保持图像的边缘信息,而且还能去除阶梯效应。为了有效的计算该模型,设计了一个快速迭代算法。在算法中,首先采用分裂方法和交替方向法将原问题变为两个相关的子问题,然后分别对子问题利用牛顿法和原始-对偶算法。实验结果表明
针对脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合模型对含噪声图像敏感和融合时间效率不高的问题,通过引入压缩感知(CS)技术对传统模型进行改造,提出了一种融入CS技术的新型快速脉冲耦合图像融合方法,不仅能够弥补传统脉冲耦合模型抗噪声能力不强的缺陷,还可以实现含噪声图像去噪和图像融合同步进行,有效克服了传统去噪融合方法中人为将去噪过程和融合过程分开而造成的信息不一致等问题,在一定程度上提高了融合效果和时间效率
为了使冗余字典能够自适应地表征图像特征,提出了一种优化的图像字典构造算法。算法采用了冗余字典内基元类之间的灰色关联度作为字典优化依据,建立了一种新的字典优化原则,提出了一种自适应的字典设计算法。算法能够根据图像结构和噪声等信息自适应地选择字典的冗余因子,将算法运用于图像去噪,结果表明,算法效率大大提高,同时也提高了图像去噪效果。