针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。
上传时间: 2013-10-13
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飞机特征点图像的识别是航空试飞领域中计算机视觉研究的重要课题,在基于图像的视频安全监控、自动识别与智能人机交互方面有着重要的研究价值。其检测算法经过长时间的发展,已经取得了显著的成绩。本文中对Paul Viola提出的基于积分图像和AdaBoost的检测方法进行了深入研究、改进,并针对实际问题成功应用到飞机特征点图像的快速检测中。
上传时间: 2013-11-04
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介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明:该算法提高了识读的灵活性和可靠性,为QR码识别提供了一种新途径。
上传时间: 2013-11-13
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随着半导体技术以及计算机软硬件技术的飞速发展,对于图像的显示和控制技术也呈现出越来越多的方式。文中介绍了一种基于NIOS II软核处理器实现对SD卡驱动与TFT-LCD控制的方法。在设计中利用FPGA的Altera的SOPC Builder定制NIOS II软核处理器及其与显示功能相关的模块来协同从SD卡读取JPEG格式的图片,经过FPGA解码处理显示于TFL-LCD上,并使用触摸控制实现图片的前进、后退、,暂停、自动播放时间控制功能
上传时间: 2013-11-01
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在研究和分析指纹图像的强度场和方向场原理基础上,根据人眼的视觉原理,提出一种指纹图像分割与增强的方法。按照指纹图像前景色梯度大,背景色梯度小,可以将指纹前景色很好的分割出来。并且通过纹线方向进行滤波增强处理,可以得到良好的效果。对随机抽取的指纹图像分割和增强的实验证明,取得了满意的结果。此方法的优点是将指纹纹线断裂处很好的连接,可以广泛应用于指纹图像的预处理过程当中。
上传时间: 2013-12-15
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文中讨论了图像的高斯加性噪声模型和图像的稀疏性表示,提出了利用映射函数来描述图像的去噪过程,通过求解映射函数和利用映射函数对加噪图像的小波变换子带系数进行变换,达到了降低图像噪声并使加噪图像逼近原始图像的目的。经过实验比较,验证了本文算法的可行性和鲁棒性。
上传时间: 2013-10-21
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提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法,这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系,同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征,基于这种统计模型,文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式,然后基于贝叶斯去噪法和局部方差估计将这种新的阈值收缩函数应用于NSCT域,实验结果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能够有效地去除图像的高斯噪声,提高了图像的峰值信噪比;并较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息,从而明显改善了图像的视觉效果。
上传时间: 2013-10-23
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模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。
上传时间: 2013-10-25
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针对红外图像边缘模糊,对比度低的问题,文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上,研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法,并基于CUDA并行处理技术,在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点,应用纹理映射、多点访问、并行触发技术,优化数据的存储结构,提高数据处理速度,适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明,该算法有较好的并行特性,能充分利用CUDA的并行计算能力,提高了红外图像增强的实时性,处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。
上传时间: 2014-01-03
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文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。本跟踪系统已经通过实践检验,能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。并且系统有很大的升级潜力,除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外,还能适用于其他的一些算法,构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。
上传时间: 2013-10-12
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