【摘 要】
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基于图像的三维重建近年来成为摄影测量和计算机视觉等学科的研究热点,其关键技术是将图像中的特征点进行提取和匹配,本文提出了一种混合式的图像特征检测与匹配算法。混合算法基于传统的Harris角点检测算法和SIFT算法,通过降采样构建图像尺度空间并提取Harris角点,采用综合图像色彩标准化算法(CCIN:Comprehensive Color Image Normalization)预处理图像,计算三
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基于图像的三维重建近年来成为摄影测量和计算机视觉等学科的研究热点,其关键技术是将图像中的特征点进行提取和匹配,本文提出了一种混合式的图像特征检测与匹配算法。混合算法基于传统的Harris角点检测算法和SIFT算法,通过降采样构建图像尺度空间并提取Harris角点,采用综合图像色彩标准化算法(CCIN:Comprehensive Color Image Normalization)预处理图像,计算三色通道下的SIFT描述子,并二值化,最后通过欧式距离作为相似形度量实现两幅图像特征向量的匹配。在MATL
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当前较多图像匹配算法主要通过求取Haar小波的方法获取特征描述符进而完成图像匹配,忽略了特征点对应邻点的投影特性,当匹配图像之间存在旋转、缩放等变换时,易导致匹配图像中存在较多的错误匹配以及漏匹配等不足。对此,提出了一种基于点线投影模型耦合几何误差制约规则的图像匹配算法。首先,引入FAST算法用于准确、快速的检测图像的特征点。然后,利用像素点对应的梯度值构建点线投影模型,用以获取特征点的主方向。以
针对当前较多图像伪造检测算法主要通过利用图像的灰度特征来进行图像伪造检测,当伪造内容存在较大灰度差异时,将导致检测结果中出现较多的误测以及鲁棒性不佳的不足。提出了基于区域直方图和特征相关匹配规则的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵行列式对图像特征进行检测,通过积分图像的方法提高Hessian矩阵行列式检测图像特征点的效率。然后,通过求取Haar小波响应值,以判定特征点的主方向
三维块匹配(BM3D)算法能够有效抑制平稳信号中的噪声。对于具有随机特性的合成孔径雷达影像斑点噪声,受限于三维变换阈值单一和在局部邻域寻找相似块,BM3D算法的滤波效果不佳。提出了基于K-Means聚类的BM3D算法,并将其应用于合成孔径雷达影像斑点噪声抑制。对图像块集合根据均值、方差和极差值构建的特征向量进行聚类,估计每一类块的噪声方差,根据类噪声方差估计自适应三维变换阈值;在每一个图像块类内部
为了确定城市道路网路的交通状态,为主动的交通管理、交通诱导及控制提供支持,提出了一种基于无线射频识别(RFID)交通检测系统和视频监控系统的交通运行状态模糊判别方法。在该方法中,交通运行状态由从RFID系统获得的车辆行驶时间和从视频监控系统中获得的车辆速度决定。由于实际的交通状态可以从视频中直接观测,因此实际交通运行状态的阈值可以根据视频来校准,用以评估本文所提出方法的性能。基于安装于南京的RFI
为了解决彩色图像分割任务中有选择性的定位感兴趣区域的具体需求,基于Lavdie-Chen的灰度图像单水平集选择性分割方法,提出带几何约束的彩色图像选择性分割方法。该试验方法将彩色图像作为一个整体,求其梯度及边缘检测函数,借助边缘检测函数、目标物体约束点确定的距离函数以及形成的多边形内外面积,共同决定曲线演化进程中的方向与速度。区域信息的加入克服了边缘函数依赖单一图像梯度的缺点;正则化优化算法的引入
针对传统的Frangi管状结构滤波方法存在的计算量大、耗时长的问题,本文使用一种基于快速Hessian矩阵的滤波算法对MSCT图像进行冠状动脉增强滤波.通过对Hessian矩阵多项式系数的条件分析,预识别出不满足条件的元素为非血管元素,可省略对该部分元素的Hessian矩阵特征值求解,从而降低计算量,减少滤波耗时.实验结果表明,在保证有效评价图像中管状结构相似度的情况下,该方法可将滤波耗时平均降低
文章研究了三种处理下(膜下滴灌、无膜滴灌、无膜不滴灌)不同土层土壤含水率的变化、土壤温度波动及对玉米生长的变化趋势。
本文提出一种基于水平集方法的隧道衬砌裂缝自动识别算法,水平集模型使用演化曲线的长度作为内部能量项,以约束演化曲线的连续性和光滑性,结合管型流场和局部导向信息构成外部能量项,用来驱动曲线演化。首先使用局部导向滤波对原始裂缝图像进行裂缝结构增强处理,然后使用大津法进行图像预分割,并根据预分割的结果初始化水平集函数,最后使用水平集模型完成图像分割,实现裂缝识别。实验结果表明,算法的裂缝识别效果良好,抗噪
随着近年来无人机技术的快速发展,利用无人机携带高清云台相机进行桥梁检测逐渐成为一种快速、高效的检测手段。利用无人机进行桥梁检测最重要的一个问题是对拍摄图像的判读,如何从拍摄的影像资料里准确获取病害尺寸一直是困扰检测工程师的大问题。本文针对该问题,提出了一种通过灰度图像计算裂缝宽度的方法,并进行了相关的实验,计算结果表明对于0.2mm以上的裂缝计算的准确度较高。
建立基于图像识别系统的水面无人船(USV)感知平台,采集内河船舶图片数据库建立船只单次多重检测(SSD)深度学习框架,通过使用预训练模型参数调优并微调分类框架实现较高的内河船舶检测准确度。试验结果表明,不同天气状况下的识别算法的查全率和查准率均能保持在70%以上。