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随着采样技术的提高、数据量的剧增,给数据的存储及传输造成了一定困难,因此对数据进行重采样,以压缩数据量是解决该问题的一个有效手段.针对灰度图像采样问题,利用密度流形的广义Ricci曲率提出一种采样点之间相关性的衡量方法.首先,将图像看做是对二维流形的着色,通过处理目标物的深度或构造其深度,保留需要着重采样区域的深度信息;其次,结合深度与灰度信息计算密度流形的Ricci曲率;最后,根据相关性原则筛选采样点并重建图像.此外,针对采样过程提出了全局采样及加速的局部采样2种方式,用于权衡速度与精度.采用大量的标准测试图进行实验结果表明,该方法可以有效地应用于灰度图像的压缩;与已有方法相比,该方法在灰度变化剧烈、复杂的边缘采样点分布更为密集,同时对灰度变化平缓的区域采样点也相对更少. 相似文献
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提出了一种非接触式浮体六自由度运动测量与分析系统。该系统由视频采集模块、三维计算模块、用户交互模块3 部分构成。视频采集模块用来获取不同视角的图像信息;三维计算模块融合了改进的摄像机自标定技术、立体视觉特征点检测技术、六分量解算方法等,目的是求得物体6 个自由度的运动情况;用户交互模块提供了定点可视的物体姿态及角度变化信息,方便用户进行分析计算。实测证明,该测量系统设备简单,重构速度快,能适应复杂的海上环境并能够实现远距离监测,满足浮体测量使用要求。 相似文献
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提出一种新的对象分类方法,该方法将抠像技术应用到图像检索领域。给前景层图像块较高的权值,背景层图像块较低的权值,并对图像块按照权值大小排序,图像间内容相似度比较时,首先计算对应权值的图像块间的距离,再将所有块间距离加权累加作为图像间距离。新方法的有效性在牛津大学花卉图像集上得到验证,实验结果也表明,相对于传统的计算对应位置的图像块间距离的方法,新方法的检索准确度有明显的优势。 相似文献
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模式识别是人工智能研究领域的一项重要课题,对于目标物在射影变换、仿射变换下的识别,尤其是严重变形情况下的识别和匹配更是该领域的研究热点和难点.针对仿射变换下的平面目标识别问题,提出了一种新的几何特征不变量——特征比,并以此为基础构造了一种新的仿射不变图像特征描述符.该描述符通过构造一系列与目标图像相交的直线,将图像用一系列共线点的位置关系进行表示.进而,将点的位置关系转化为特征比并表示成一系列的特征比谱;最后,通过动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法比较特征比谱间的距离得出图像间的相关性,从而进行目标识别.实验表明,该算法不仅对严重的仿射变形有较高的识别率,对相似度较高的图像也有很好的区分效果. 相似文献
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以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像纹理修补方法.首先将抠像技术应用到目标物的提取过程中,然后使用图像分割的方法实现了分区修补的目的.改进后的方法能够更好地还原图像的线性特征并且减少图像修补的时间.在此基础上,根据不同角度的图像可以提供更加丰富的修补信息这一思想,进一步提出一种基于多幅图像的修补方法,并取得了更高质量的修补效果.实验结果表明,该方法不仅能够准确地提取并移除图像上不需要的物体,而且能够有效地修补图像受损区域的纹理和结构. 相似文献