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针对传统Harris角点检测法计算速度较慢、聚簇现象较严重和在纹理信息少的区域提取角点数较少等不足,提出一种自适应Harris角点检测法,该算法利用巴特沃斯滤波器增强小波细节系数,通过计算角点响应函数的二阶值设定自适应阈值,从而提高Harris角点检测的精度和效率.实验表明,与传统的Harris角点检测法比较,该方法检测速度较快、角点的分布较均匀,且伪角点较少. 相似文献
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角分类算法是一类快速分类算法,以其为学习算法的前向神经网络,在信息检索,特别是在线信息检索等领域有着重要的应用.通过对CC4学习算法的分析,揭示了泛化距离在角分类神经网络中的意义.针对文本数据的快速分类要求,提出了新的角分类网络TextCC.为解决数据的多类别判定问题,给出了新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法.实验表明,新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法有效,TextCC的分类精度教CC4的分类精度显著的提高. 相似文献
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Freeman链码角点和面积比角点检测的比较研究 总被引:1,自引:1,他引:1
针对Freeman链码角点检测方法和面积比角点检测方法进行比较研究,并提出了一种改进的面积比角点检测方法,该方法在角点检测效果不变的情况下提高了角点检测的实时性。最后给出了计算机仿真研究,研究结果验证了改进算法的有效性。 相似文献
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一种基于小波变换的平面曲线角点提取方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于小波变换的奇异值检测能力,提出了一种新的平面曲线角点检测算法.使用高斯函数的一阶导数作为基本小波,对曲线的方向角函数进行多尺度小波分析得到候选点集,提出了四个筛选规则对候选点集进行逐步筛选得到正确角点集.仿真试验说明,本文的方法不仅能够有效地检测平面曲线角点,而且具有较强的抑制噪声能力。另外,此算法简单、易实现,具有较好的实用意义. 相似文献
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角点特征没有参数化的描述方式,无法应用传统的Hough变换转换到参数空间进行检测。文中提出一种MonteCarlo框架下的随机角点检测方法,不是在参数空间中求解,而是将角点检测转换为交点累积空间中寻找局部极值的问题。交点累积空间是根据角点实质是直线交点的特征提出的一种概念。文中证明了算法的思想,推导了算法的具体步骤。本算法具有各向同性,对图像的旋转是鲁棒的,且对噪声不敏感,并可有效地避免斜边上伪角点的影响。大量实验表明,与Harris算法、ShenWang算法、SIFT特征等算法相比较,该算法具有一定的优越性。 相似文献
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基于SUSAN算法的角点检测 总被引:2,自引:0,他引:2
角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。介绍SUSAN算法的原理,介绍该算法在角点检测中的应用,对实验结果进行了比较,并对该算法进行评价,给出评价角点检测算法的标准。 相似文献
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基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像配准研究的核心问题在于提高配准的速度和精度,而图像配准的结果主要取决于特征的匹配精度。为了提高特征匹配精度,本文提出了一种基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法。该算法首先采用改进的Harris角点检测方法提取角点,得到角点位置的坐标,利用多个二维Gabor小波模板对参考图像和待配准图像进行滤波,从滤波图像中提取角点坐标处的复Gabor小波系数,并以此作为角点的特征描述,然后引入两种相似性度量因子对角点进行匹配。通过对不同图像进行大量的实验,该算法在选择合适的参数,同时采用最长公共子序列度量因子的情况下,能成功提取较多的同名点对,并且能够取得较高的匹配率。 相似文献
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基于改进Harris算法的角点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度. 相似文献
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拐点是图像很重要的特征,包含图像的主要结构信息,拐点检测对图像配准、目标识别和三维重建等任务的处理都有着非常重要的作用。从研究轮廓上点的曲率出发,针对传统基于轮廓的拐点检测算法对噪声和局部变化敏感而造成检测结果不稳定的问题,提出一种间接反映轮廓曲率特性的方法,记为APTD(Accumulation of Point to Tangent Distance)。使用高斯函数对轮廓曲线进行平滑处理,轮廓上点的曲率越大则该点附近的点到该点处切线的距离也越大,根据这一思想,将轮廓上点附近支撑域内的点到该点所对应切线相对距离的累加和作为拐点的判别函数,从而实现轮廓拐点的检测。经由数学推导表明所提出的算法具有合理性和可行性,对比实验分析表明该算法精度高、运算量小、定位准确。 相似文献
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Harris角点检测的优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Harris角点检测算法中提取出较多的伪角点和计算量大的问题,提出了一种基于Harris角点检测的改进算法. 为抑制Harris角点检测中的伪角点数目并且提高算法的效率,首先加入预筛选得到候选角点,在计算水平和垂直方向梯度时,对于梯度较小的像素点进行预处理,在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,提高算法自适应性,最后利用USAN对角点进行进一步选择. 实验结果表明,改进的Harris角点检测算法不仅提高了检测精度和效率,而且对噪声具有一定的鲁棒性. 相似文献