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基于小波变换和不变矩匹配的快速人体定位 总被引:1,自引:0,他引:1
人体定位是指在图片中确定行人位置的过程.为了提高人体定位的正确率和速度,提出了一种结合小波变换和不变矩匹配的定位方法.首先对图像进行小波变换,提取出图像小波系数;再根据行人模板的系数特征提取出不变矩模板;然后在小波域上通过不变矩匹配实现人体定位.该方法减少了待检区域,降低了计算代价.实验结果表明,该算法识别率达78.6%,测试结果比Oren等人提出的匹配方法提高了26.7%. 相似文献
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一种基于小波分析的旋转不变图像快速匹配方法 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于小波分解的具有旋转不变特性的三级特征图像快速匹配方法,利用小波分解的高频分量得到图像边缘,进而提取具有旋转不变特性的边缘特征;小波分解的低频分量则用于提取同样具有旋转不变性的图像尺度共生矩阵特征.前一个特征反映了图像边缘间的空间关系,后者则体现了图像灰度间的空间关系,利用这两类特征构成一个三级决策树对图像进行搜索,以查找搜索图中是否包含样本图,对满足匹配条件的若干候选子图,给出具有最大相似特性的一个,实验结果表明,较之于传统的模板匹配方法,该方法具有快速,高精度,抗干扰能力强等优点. 相似文献
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SIFT特征匹配技术在自动相对定向中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种利用尺度不变特征变换(SIFT:Scale invariant Feature Transform)特征匹配技术应用于遥感影像自动相对定向的方法,SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化均保持不变,对视角变换、仿射变换、噪声均有一定程度的稳定性。文中给出了较为详细的理论分析和实验分析,结合小波变换建立影像金字塔采用分频道相关提高影像匹配的速度,利用最小二乘匹配方法提高了匹配的精度,取得了较好的实验结果。 相似文献
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基于PCA与不变矩的车标定位与识别 总被引:7,自引:0,他引:7
在车牌位置确定的情况下,利用车标边缘特点在车牌上方一定范围内检测车标.提出车标似真度的概念,将检测到的车标图像映入PCA生成的特征车标空间,得到的重构图像与原图像进行车标真实性检测,减少车标的误定位;然后利用不变矩的旋转、尺度及平移均不变的特性,定义不变矩的最小矩距离进行车标识别.通过实测车标图像的定位和识别实验表明,该方法是有效和可行的. 相似文献
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分析了有限脊小波变换可以实现图像的旋转不变性和平移不变性,提出了结合两种小波变换提取图像纹理特征的方法,实现了在小波域中进行图像的不变纹理分类. 相似文献
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Hu不变矩对多源影像进行匹配时,无法对抗大幅度旋转和灰度差异,而且计算量较大无法快速匹配。本文结合多源影像之间的区别和联系,针对Hu不变矩的适用性和计算过程,从匹配窗口设计、影像预处理、亮度因子、计算过程等4个方面进行改进。实验结果表明,改进后的Hu不变矩匹配方法可以抵抗大幅度影像旋转和灰度差异,而且提高了匹配准确度和速度。 相似文献
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针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。 相似文献
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针对常规SAR影像匹配方法在地形起伏较大区域无法获取理想的SAR立体影像匹配结果的问题,该文提出了一种基于模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法。利用观测区域粗分辨率DEM进行SAR影像模拟,进而获取几何纠正SAR影像,在几何纠正SAR影像上实现影像匹配,等效于常规基于灰度影像匹配中进行的影像粗配准工作,并且相比于常规粗配准,该等效粗配准过程能够均衡地顾及到整幅影像的像元,最终实现了地形起伏较大区域的高精度SAR立体影像匹配。采用COSMO-Skyped影像数据进行了实验,实验结果表明,匹配精度达到了3个像素左右,比常规的基于灰度影像匹配方法有较大提高,能够有效解决地形起伏较大区域SAR立体影像匹配问题。 相似文献
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面向宽基线立体影像匹配的高质量仿射不变特征提取方法 总被引:5,自引:1,他引:4
针对宽基线影像匹配问题,提出基于信息量和空间分布均衡性双重约束的多层次特征筛选方法,并在此基础上探讨集成该特征筛选方法、MSER(Maximally Stable Extremal Region detector)、SIFT(Scale Invariant Scale Transformation)的特征提取算法,以达到提取高质量(高信息量、空间分布均衡、高重复率)仿射不变特征的目的。实验表明,相对现有最优算法,本文方法具有更高的重复率和匹配成功率,更有利于后续的(宽基线)立体匹配。 相似文献