【摘 要】
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针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题,提出了一种AKAZE(accelerated-KAZE)算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先,采用AKAZE算法提取特征点;接着,采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对;最后,基于图像的仿射变换可以提供较强的几何
【机 构】
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西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054;西安科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710054
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针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题,提出了一种AKAZE(accelerated-KAZE)算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先,采用AKAZE算法提取特征点;接着,采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对;最后,基于图像的仿射变换可以提供较强的几何约束这一特性,采用自适应局部仿射匹配完成精匹配。实验结果表明,该算法针对具有旋转变化、尺度变化、视角变化
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为提升复杂环境装甲目标的检测精度,提出了一种显著目标检测算法,该算法通过视觉注意机制与联合金字塔上采样模块分别获取视觉注意机制约束的低层次特征与多尺度池化语义特征,利用聚合策略进行融合,提升低对比度或遮挡情况下的目标表征能力。测试结果表明,文中算法对复杂场景下多尺度目标均取得了良好的检测效果,其精度、召回率与平均精度分别为72.2%、71.4%与77.1%,能够满足实际应用需求。
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