注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于区域的局部立体匹配算法

  2. 基于区域的立体匹配算法，绝对详细，绝对受益匪浅！

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-12-16
    • 文件大小：1006kb
    • 提供者：wu1987icf2010

  1. 双目视觉中立体匹配算法的研究与实现

  2. 双目视觉中立体匹配算法的研究与实现，区域算法、特征算法等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-25
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：u014336051

  1. 模板匹配算法

  2. 通过自相关模板匹配算法，可以得到在测试图像中的待识别的图像区域，方法快速高效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-29
    • 文件大小：350kb
    • 提供者：u013213064

  1. 基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法

  2. 针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像。Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比

  3. 所属分类：其它

  1. 基于局部限定搜索区域的特征匹配算法

  2. 提出一种局部限定搜索区域的特征匹配算法，将空间约束与局部描述符结合起来。该算法在ASIFT算法基础之上，针对在特征匹配阶段直接去除一对多、多对一的特征点的缺陷做出了改进。由于这些被去掉的特征点中有很多是可以得到正确匹配的，导致获得到的匹配点对少了很多，通过在已经匹配的点对的周围限定区域内寻找出新的未曾匹配的点对，最终达到提升正确匹配数量的目标。经实验验证，所提出的局部限定搜索区域的特征匹配算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配点的数量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：540kb
    • 提供者：weixin_38609247

  1. 基于区域增长的自适应稠密匹配算法

  2. 针对目前主流方法对图像中纹理单一区域匹配效果不佳的问题，提出了一种自适应的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法。该算法利用灰度共生矩阵，在区域增长过程中的匹配窗内计算其纹理数量，然后根据纹理数量的多少自适应调节匹配窗的大小。当匹配窗内纹理数量足够多时，该匹配窗就能够表征该匹配窗中心点的特征，因此可以减少误匹配发生的几率。实验结果证明,该算法具有良好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：weixin_38691220

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种优化的快速模板的匹配算法及应用介绍

  2. 摘要：介绍一种优化的快速模板的匹配算法，可实现目标实时提取、识别和跟踪，并成功应用于红外热成像跟踪技术的研究，解决了复杂背景条件下目标跟踪稳定度差的技术难点。该算法用Visual C++编写，可方便地移植到其它操作平台或嵌入式系统。 　　红外热成像跟踪技术是一种被动式目标检测、跟踪技术，用于对红外视频信号进行目标检测、提取和跟踪。对比度特征鉴别是比较常用的目标提取方法。它无法记忆、识别目标形态特征，在复杂背景下提取效果、跟踪稳定性较差。而模板匹配算法以目标特征数据为模板，在搜索区域里寻找匹配点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-05
    • 文件大小：216kb
    • 提供者：weixin_38556541

  1. 基于光照和仿射不变性的航空影像配准特征匹配算法

  2. 本文提出了一种新的特征匹配算法，用于配准具有大的照明畸变，相似图案，仿射变换和低重叠区域的航空图像。 在该算法中，仿射不变区域是通过K-NN图及其对应的相邻图获得的。 然后定义一个照度和仿射不变量，称为照度不变多尺度自动卷积（IIMSA），它是MSA和MultiScale Retinex（MSR）的组合，用于描述三角形区域。 基于IIMSA，可通过自适应特征匹配策略去除异常值。 通过注册可见和热红外（thermal-IR）图像来评估所提出算法的性能。 与MSA相比，该算法的准确性得到了很大的提高

  3. 所属分类：其它

  1. 基于相位一致性的可变窗口立体匹配算法

  2. 匹配窗口大小和形状是影响区域立体匹配算法效果的关键因素之一。根据相位一致性能反映灰度变化快慢情况和抗干扰能力较强的特点,对图像进行相位一致性检测,再根据监测的值确定像素的特性,然后按不同特性采用不同窗口进行匹配,并结合非参量测度和灰度值构成复合费用函数值,得到最终的视差图。实验结果表明,本算法有较好的匹配效果。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于球形模型的全向关键点描述符与匹配算法

  2. 全向图像通常在径向方向上具有非线性失真。 不幸的是，诸如比例不变特征变换（SIFT）和描述符网络（D-Net）之类的传统算法在匹配全向图像时不能很好地工作，只是因为它们无法处理失真。 为了解决这个问题，提出了一种新的基于球形模型和D-Nets算法的投票算法。 由于基于球形的关键点描述符包含全向图像的失真信息，因此所提出的匹配算法对失真是不变的。 在三对全向图像上进行了关键点匹配实验，并对所提出的算法，SIFT算法和D-Nets算法进行了比较。 结果表明，所提出的算法比SIFT算法和D-Nets算

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于自适应支持权重优化的立体匹配算法

  2. 立体匹配是图像处理领域的经典问题和研究热点之一。针对原始ＡＳＷ 立体匹配算法中存在的运算时间过长以及遮挡区域的误匹配率高的问题，提出了一种改进优化方法。在自适应支持权重方法的基础上结合Ｒａｎｋ变换方法，从参数选择以及立体匹配性能这两个方面对自适应支持权重进行改进，然后对得到的初始视差进行有效视差校准从而得到最终视差。最后利用仿真实验得到匹配精度较高的图像序列视差图，并通过实验结果对比验证了该方法具有很好的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38569109

  1. 基于多任务学习的立体匹配算法

  2. 引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验

  3. 所属分类：其它

  1. 基于图像分割和自适应支撑权重的立体匹配算法

  2. 双目立体匹配是计算机视觉中研究的重点，针对立体匹配在深度不连续、低纹理和场景重复区域容易匹配出错的问题，提出了一种基于图像分割和改进的自适应支撑权重的立体匹配算法。该方法首先根据颜色相似性、欧式距离相似性、梯度相似性和自定义颜色内相关相似性定义初始的匹配代价关系，然后利用mean shift算法分割出不同深度区域的匹配点，根据匹配点所在的深度区域进行匹配代价重定义。在代价聚合的过程中，为了消除光照和噪声的影响，对待匹配点进行rank变换后，再进行视差值的计算，从而得到一个更加准确的视差结果。最后

  3. 所属分类：其它

  1. 基于2阶段区域匹配的驾驶员眼睛细定位算法

  2. 针对驾驶员脸部图像的特点, 提出一种基于两阶段区域匹配的驾驶员眼睛细定位方法。该方法通过眉眼分布的先验知识, 将传统的双眼区域对称性扩展到双眉之间、双眼之间以及眉眼之间的对称性, 充分利用同侧眉毛与眼睛在垂直方向上的先验知识, 构造眉眼滤波器, 从而排除眉毛的影响, 精确地确定出人眼区域。实验结果表明, 该方法较好地解决了常规区域匹配细定位算法中眼睛匹配到眉毛的问题, 在眉毛不可见、一侧眉眼被遮挡、头部旋转或倾斜角度较大等情况下, 也能进行较好的眼睛定位。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_38732519

  1. 基于掩模搜索的快速尺度不变特征变换图像匹配算法

  2. 尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法。首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函数(CRF)对图像进行分区,将纹理复杂度较高的区域作为Mask并生成Mask金字塔,以减小特征点的搜索空间;其次,在极坐标系下建立7区域的圆形描述子,并降低其维度;最后,根据特征点极值类别进行同类匹配,以降低匹配复杂度。实验结果表明,采用Mask的特征搜索方法以损失较小匹配质量为代价,能够有效提升算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38655878

  1. 结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

  2. 在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：436kb
    • 提供者：weixin_38696582

  1. 基于凹凸区域的断裂面匹配算法

  2. 基于凹凸区域的断裂面匹配算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于归一化互相关匹配算法和Kalman预测器的目标跟踪

  2. 针对基于模板匹配的目标跟踪算法在目标被遮挡时容易出现跟踪丢失的问题,提出一种改进的结合遮挡判断和Kalman预测器的模板匹配算法。首先使用三帧差分法提取运动目标并计算运动目标区域。然后针对目标是否被遮挡引入Bhattacharyya距离进行判断,当Bhattacharyya距离小于设定的阈值,表明目标没有被遮挡,则使用归一化互相关(NCC)匹配算法对目标进行稳定跟踪,反之则利用Kalman预测器对被遮挡目标的位置和大小进行预测。实验结果表明,所提算法在静态背景下、目标发生遮挡时的跟踪成功率达到7

  3. 所属分类：其它

  1. 基于共同视域的自监督立体匹配算法

  2. 提出了一种基于共同视域的自监督立体匹配算法, 该算法根据视差的左右一致性来确定双目图像的共同可视区域, 从而抑制被遮挡区域产生的噪声, 为网络模型的学习提供了更加准确的反馈信号。研究结果表明：在没有任何标签数据的前提下, 所提算法的预测误差降低了11%~42%, 且与有监督立体匹配算法的性能相当。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进Census 变换和动态规划的立体匹配算法

  2. 为降低双目立体匹配算法在视差不连续区域和噪声干扰情况下的误匹配率，提出了一种基于改进Census变换和动态规划的立体匹配算法。采用支持区域为十字交叉形状窗口且设有噪声容限的改进Census 变换进行代价计算，提高了单像素匹配代价的可靠性；利用引导图滤波器快速有效地完成代价聚合；在视差选择阶段，设计了一种改进的动态规划算法，消除了扫描线效应，提高了匹配速度和正确率；经过视差后处理得到最终视差图。实验结果表明，该算法在Middlebury测试平台上的平均误匹配率为5.31%，在低纹理区域和视差不连续

  3. 所属分类：其它

« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 18 »