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在不同的图像之间寻找若干稳健的匹配点是许多计算机视觉算法有效应用的关键.SIFT(Scale Invariant Feature Transforms)算法已经证明了能够实现稳健匹配点提取的任务,然而SIFT算法提取的匹配点往往处于目标内部的某些均匀的区域,并不包括目标的边角点.考虑到角点往往包含了目标关键的结构信息,因此利用SIFT匹配点的稳健性结合角点检测,既能够提高角点匹配的稳健性又能够减小角点匹配搜索范围.匹配实验证明了该方法能够有效抵御噪声的干扰以及尺度和视角变化的影响,具备良好的匹配稳健性. 相似文献
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基于局部阈值插值的地基云自动检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
地基云自动化观测是当前气象业务发展的迫切需求.目前的地基云检测算法仍主要是以阈值为基础,针对固定阈值和全局阈值算法在云检测精度方面存在的不足,利用晴朗天空下天空呈蓝色、云呈白色的属件,提出了一种基于局部阈值插值的地基云自动检测方法.该方法在对云图进行重采样后,对云图蓝、红波段进行归一化差值处理,再将处理后的结果图像按空间像素位置自动分成互不重叠、大小相等的均匀子块,对每一子区域采用一定的规则并结合改进的最大类间方差自适应阈值算法计算局部阈值,然后对每一子区域形成的阈值矩阵采用双线性插值算法进行插值处理,形成与原始云图大小相等的阈值曲面,利用此阈值曲面与云图蓝、红波段归一化差值处理结果进行比较,即可完成地基云的自动检测.与固定阈值和全局阈值算法相比,局部阈值插值算法对一些细碎的云和与背景反差不大的云获得了更好的检测效果.定量的评估结果表明,固定阈值方法在正确率和精确度上都要远远低于全局阈值和局部阈值方法,而文中提出的局部阈值算法在正确率和精确度上相比全局阈值算法又有较大提高. 相似文献
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三维重建技术能够应用在医学中的三维CT图像、机器人中的路径规划及考古工作中的遗迹的展示等诸多领域中.三维重建效果的完整性、精确性与稀疏点云重建（Structure From Motion,SFM）、稠密点云重建（Multi-View System,MVS）有着直接关系,本文对这两个方法展开了具体的介绍.稀疏点云重建中主要介绍了特征点检测与匹配以及SFM重构方法,本文对近几年关于特征点检测与匹配的研究进行了总结,将SFM重构方法分为全局式、增量式、混合式,并进行了详细介绍.稠密点云重建中主要介绍了深度图估计,就传统的几何计算法、深度学习与几何计算相结合的方法、基于深度学习的方法进行了总结,同时介绍了三维重建的评价指标.最后对基于图像的三维重建进行了总结,并列举出了在未来可能面对的问题及发展趋势. 相似文献
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随着深度学习方法在计算机视觉领域的崛起,如何将其应用于具有全天时、全天候等优点的SAR图像也成为一大研究重点.相较于传统图像,SAR图像由于其难判读、应用人群较少等原因难以获得大量标注数据.本文提出一种基于场景合成和锚点约束的SAR图标检测方法.通过区域生长算法和阈值法对SAR车辆目标及其阴影进行分割,然后随机嵌入SAR复杂场景中的合理区域来合成目标检测数据集.针对SAR车辆目标的几何特性、图像分辨率参数,对Faster-RCNN中的锚点大小进行约束,减少不符合SAR车辆目标检测框尺寸的候选框,大量约简冗余计算,提升训练、测试效率及精度. 相似文献
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细粒度图像分类是计算机视觉中一项基础且重要的工作,其目的在于区分难以辨别的对象类别（例如不同子类的鸟类、花或动物）.不同于传统的图像分类任务可以雇佣大量普通人标注,细粒度数据集通常需要专家级知识进行标注.除了视觉分类中常见的姿态、光照和视角变化因素之外,细粒度数据集具有更大的类间相似性和类内差异性,因此要求模型能够捕捉到细微的类间差异信息和类内公有信息.除此之外,不同类别的样本存在不同程度的获取难度,因此细粒度数据集通常在数据分布中表现出长尾的特性.综上所述,细粒度数据分布具有小型、非均匀和不易察觉的类间差异等特点,对强大的深度学习算法也提出了巨大的挑战.本文首先介绍了细粒度图像分类任务的特点与挑战,随后以局部特征与全局特征两个主要视角整理了目前的主流工作,并讨论了它们的优缺点.最后在常用数据集上比较了相关工作的性能表现,并进行了总结与展望. 相似文献
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面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献
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当数据中存在大量椒盐噪声时,传统的鲁棒非负矩阵分解方法无法获得更具有鲁棒性的低维特征.为了解决该问题,本文提出了一种更具有鲁棒性的权重曼哈顿非负矩阵分解来修复被污染的数据点以及通过曼哈顿矩阵分解获得鲁棒的特征表示.本文提出的模型可以被看作为非凸非光滑的优化问题,可以通过加速梯优化理论和最小一乘法求其局部最优解.通过对人脸图像ORL数据集加入椒盐噪声,实验结果表明本文提出的算法在图像修复和学习特征表示方面更有效、更鲁棒. 相似文献
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视觉里程计（Visual Odometry）作为视觉同步定位与地图构建技术（Visual Simultaneous Localization and Mapping）的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已经被广泛应用在了多个领域,并取得了丰硕的实际成果,它对于无人驾驶、全自主无人机、虚拟现实和增强现实等方面有着重要意义.本文在介绍经典视觉里程计技术框架模块中的各类算法的基础上,对近年来新颖的视觉里程计技术（VO）的研究和论文进行了总结,按照技术手段不同分为两大类——多传感器融合的视觉里程计（以惯性视觉融合为例）和基于深度学习的视觉里程计.前者通过各传感器之间的优势互补提高VO的精度,后者则是通过和深度学习网络结合改善VO的性能.最后通过比较视觉里程计现有算法,并结合VO面临的挑战展望了视觉里程计的未来发展趋势. 相似文献
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局部标准差图像(Local Standard Deviation image,LSD)在卫星图像的空间一致性检测中有着重要的作用,然而利用传统的滑动窗技术计算局部标准差图像时,由于大量的循环过程使运算速度较慢,特别是当卫星图像较大而滑动窗较小时,这种运算更为耗时.采用了矩阵运算的思路,提出了根据滑动窗大小将卫星图像数组按一定方向和偏移量进行整体平移,然后对经过平移后的图像数组进行数学运算来获取标准差图像的快速算法.通过计算2005年1月1日的NOAA-16/AVHRR通道4亮温局部标准差图像实例表明,采用快速算法的计算效率相对于传统滑动窗算法计算效率提高明显. 相似文献
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为提高机械零件尺寸检测的精度,针对Tsai两步标定法中初始参数不精确的问题,提出了基于直线投影约束的三步标定方法.该方法首先利用直线投影约束条件求解出图像中心点和畸变参数的初始值,然后结合径向排列约束条件求解超定方程组得出全部外部参数和余下内部参数值,最后对全局参数进行非线性优化.为验证提出方法的效果,通过建立基于图像模板的世界坐标系实现,即首先利用图像像素坐标求取摄像机坐标,再将摄像机坐标进行归一化,利用外参数矩阵就可以求解出图像点的世界坐标.结果表明,该方法可以有效提高摄像机标定的精度,像素误差可达0.126 5像素点,单目视觉尺寸检测中任意两点距离误差小于0.41%. 相似文献
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传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法陷入局部极小点.将该算法应用于图像字符识别系统中,通过一系列实验优化系统参数之后给出系统识别结果,表明该系统识别具有较高的准确性和鲁棒性. 相似文献
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为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法. 相似文献
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为了克服非约束性(光照、表情变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Fisher判别准则的正则化稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor幅值图像,提取其统一化的局部二进制直方图,然后利用Fisher判别准则学习得到新的字典,最后通过正则化的稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库的数据进行实验的结果表明,与SRC、FDDL、RSC识别算法相比,本文算法在非约束性条件下具有最佳的识别率. 相似文献
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采用基线长为60 m的一对数字摄像机,构成双目成像云底高度测量系统,随着数字摄像技术和立体视觉传感器的发展,尤其是双目成像视觉传感器以结构简单、使用方便、测量精度高等诸多优点而被广泛应用。通过直方图均衡化方法对图像进行增强,利用亚像素角点检测器检测角点提高测量精度,并采用归一化互相关方法进行区域相关检测寻找同名点,将外极线约束引入图像匹配过程中进行同名点粗差去除,提高测量准确度;再根据匹配特征点得到相对视差,利用摄影测量原理计算云底高度;建立三维实验室标校场对相机进行内外方位元素标校,利用星星相对位置与相机姿态角的关系对相机进行现场标校,简化标校系统提高测量精度。利用2011年5月1日—6月30日采集的样本,在北京市观象台与维萨拉生产的CL31激光云高仪进行对比试验,并对产生云底高度测量系统误差的可能原因做出具体分析。 相似文献
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双偏振雷达观测特征参量（如相关系数、差分反射率等）能有效抑制地物、超折射、电磁干扰、海浪和晴空等非降水回波。在上海南汇WSR-88D双偏振雷达非降水回波识别算法基础上,对我国升级布网且纳入业务运行的CINRAD/SAD双偏振雷达数据进行算法测试、算法模块适应性改进,利用江苏、广东的双偏振雷达观测冰雹、融化层、台风降水及各种杂波个例进行算法检验评估,并在组网拼图中展示质量控制效果。结果表明:总体上算法对非降水回波的识别准确率达到95.2%,降水回波的误判率为2.6%。但对夏秋季节夜晚的大面积晴空回波算法识别准确率低于90%,有待尝试利用深度学习方法改进。 相似文献
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定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接影响雷电探测结果的精度。雷电监测系统探测数据误差不可避免,传统定位算法不具备抗误差干扰能力,迭代计算易发散,定位结果精度不高。为了满足实际应用需求,提出一种新的雷电定位算法DG-LLA（DBSCAN and grid-search lighting location algorithm）,在定位计算中引入DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）方法与网格搜索方法。通过仿真与国家雷电监测网实际定位结果对比分析定位算法性能。结果表明:到达时间差（time difference of arrival,TDOA）法和Taylor级数展开法定位误差较大,仿真区域的均方根误差分别为982 m和668 m;定位中引入DBSCAN方法后,均方根误差明显减小为406 m,引入DBSCAN方法和网格搜索方法后,均方根误差减小为349 m;在相同回击数据条件下,算法DG-LLA与国家雷电监测网相比定位数量更多,回击数据的利用率从43.4%提升到51.5%,新增定位结果周围雷达回波特征较强,定位精度更高。 相似文献