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为了解决铁路供电接触网检测中杆号没有统一标准而造成识别困难的问题,提出了一种基于自适应形状上下文特征(Shape Context)的实时杆号识别算法。该算法利用已知的模板字符与杆号图像通过Shape Context匹配算法进行杆号识别和定位,然后通过自适应策略算法得到正确的杆号。实验结果表明,对于不同形状,不同大小的杆号牌,辅以较少的配置就可以实现杆号识别,准确率在95%以上,具有良好的工程实践意义。 相似文献
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一种改进的快速图像拼接方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高图像拼接的速度,提出了一种快速的图像拼接方法.首先在SUSAN角点检测算法检测出图像角点的基础上,采用图像分块和邻近角点剔除的方法来保证图像角点分布均匀并且避免出现角点聚簇现象,利于提高拼接的精度.其次,利用灰度相关性进行特征角点的匹配并消除伪匹配.然后采用改进的RANSAC算法快速地估计变换矩阵,该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,加快了算法的速度.最后进行颜色融合,生成无缝拼接图像.实验结果表明,该方法在得到较高精度的情况下,大大减少了运算量,提高了图像拼接的速度. 相似文献
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对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法(SSM).通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域. 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(7)
针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。 相似文献
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宋冬梅 《计算技术与自动化》2021,40(2):136-139
传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能. 相似文献
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利用Harris-Laplace算法对一幅图像进行多尺度特征点检测时,图像的局部结构在一定的尺度范围内被多次检测到,从而产生冗余点。冗余点不但增加了后续配准的计算量,同时由于这些表示同一局部结构的冗余点在位置和尺度上的差异降低特征匹配精度导致误匹配。通过对表示局部结构的特征点进行选择,提出了Harris-Laplace的改进算法。利用改进Harris-Laplace算法结合SIFT描述子,通过设定最小距离与次最小距离的阈值实现了图像的自动匹配,与原来算法作了大量的对比实验。实验结果表明,该算法不仅具有更好的旋转、光照和尺度不变性还具有获得稳定数量的匹配点的特性。同时,由于该算法相对于原算法在特征检测阶段减少了大量的冗余点,所以提高了图像配准的速度并降低了误匹配。 相似文献
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为了解决传统模板匹配算法在人脸检测中检测率低和速度慢的问题,提出一种新的人脸检测算法(BSICP).引入最佳相似性作为相似性度量,只考虑匹配图像之间的相似点,减少错误匹配;以尺度迭代最近点算法作为搜索策略代替传统的逐点扫描匹配方法,加快检测速度.实验结果表明,该算法在IMDB-WIKI数据库中的五组变换图像下检测率均能达到97%以上,而且速度保持在0.076 s左右,具有很好的检测效果. 相似文献