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在一般的红外图像拼接过程中,采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法,耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)和改进RANSAC的图像拼接方法。先通过SIFT得到特征点和特征描述,然后用改进的RANSAC对不匹配的特征点进行剔除,通过得到的变换矩阵完成图像的融合。在改进RANSAC中,设置0.95和0.85两个阈值,少量迭代后,选择跳出循环、重新选择或者计算出新的迭代次数,新的迭代次数必定比传统迭代次数小,因而达到减少时间的效果。红外图像拼接后,把实验结果与采用传统RANSAC算法的结果进行多方位比较,可以发现本文方法能够达到减少时间的目的。 相似文献
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提出一种基于监督学习得到深度估计模型的单目车载红外图像深度估计方法。首先用核主成分分析法(KPCA)筛选红外图像特征。将最初提取的红外图像特征用核函数非线性映射到一个线性可分的高维特征空间,再完成主成分分析(PCA),得到降维后的红外图像特征。然后以BP神经网络为模型基础,对红外图像特征和深度值进行训练,训练后的深度估计模型可对单目车载红外图像的深度分布进行估计。实验结果证明,利用该模型估计的单目车载红外图像的深度信息与原红外图像的深度信息一致。 相似文献
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提出了基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理算法,根据原始图像的二维直方图分布特征,依据相邻像素的相关性数据,将图像分割成二元子图像,对每个子图像分别进行直方图均衡增强处理,最后合成得到完整的处理图像,通过用信息容量等图像评价参数对实验结果进行分析,表明此算法克服了对整幅图像进行直方图均衡时难以把握局部细节的缺点,得到了具有较好视觉质量的处理后微光图像。 相似文献
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以更好地获取夜间战场信息为目标,设计了可以完成激光测距数据与微光夜视图像实时叠加功能的硬件电路。主要利用单片机8031和OSD可编程芯片uPD6450,通过汇编语言控制激光测距仪数据输出接口与硬件电路间的数据传送,实时地完成了距离数据与微光图像的叠加。 相似文献
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一种车载红外视频彩色化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红外图像成像的特点,将基于Fisher评价函数的多阈值红外图像分割算法和基于先验色彩知识的红外图像上色算法运用到车载红外视频彩色化中.在基于Fisher评价函数的多阈值分割之前对关键帧进行快速模糊C均值聚类,以所得聚类中心来限制多阈值分割中阈值的取值范围,实现了较快的图像分割;再以得到的阈值对红外视频逐帧进行景物分类,同时根据先验知识逐帧对不同景物类别赋予自然彩色.实验结果表明,该算法实现了对车载红外视频的自动彩色化,不仅得到的图像色彩较为真实有利于人眼的目标识别,实时性方面也达到了较好的效果. 相似文献
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具有深度视觉感的车载红外图像彩色化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种实现具有深度视觉感的车载红外图像彩色化的方法,对车载红外图像采用区域生长分割算法进行景物分类,分为天空、树木和道路,再分别对每一景物估计深度,然后根据得出的深度信息再结合景物的色彩先验知识,实现具有深度视觉感的红外图像彩色化。实验结果显示该方法能够得到较接近真实的深度和色彩视觉效果。 相似文献