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基于SIFT特征点的视频镜头突变检测改进算法 预览
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作者 李姗姗 丰洪才 苏筱涵 《武汉轻工大学学报》 2019年第1期67-72,共6页
该文提出了一种改进的结合SIFT特征点提取的视频镜头突变检测算法。针对SIFT算法特征描述子维数过高的问题,该文在SIFT算法基础上重新划分特征点邻域,将特征描述子维数降低50%。实验结果表明,改进的SIFT算法视频镜头突变检测平均查全率... 该文提出了一种改进的结合SIFT特征点提取的视频镜头突变检测算法。针对SIFT算法特征描述子维数过高的问题,该文在SIFT算法基础上重新划分特征点邻域,将特征描述子维数降低50%。实验结果表明,改进的SIFT算法视频镜头突变检测平均查全率达到了97.84%,查准率达到了96.83%,比文献值分别高出2.05%和2.38%,平均每秒完成特征点提取的视频帧数为42.4187,每一秒的特征点提取效率提高了60.49%。提高了镜头变化检测的精度和时间效率。 展开更多
关键词 SIFT 特征点匹配 镜头突变检测
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用于三维重建的改进特征匹配策略 预览
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作者 吴越 李胜旺 白宇 《河北科技大学学报》 CAS 2019年第5期423-430,共8页
为了能够更加快速地获取特征点以及提高特征匹配结果的稳定性,提出了一种改进的匹配策略。首先,对图像进行下采样,通过低分辨率的图像进行匹配,快速筛选掉匹配失败的匹配对,然后对匹配成功的匹配对对应的原始图像进行匹配,以达到加速的... 为了能够更加快速地获取特征点以及提高特征匹配结果的稳定性,提出了一种改进的匹配策略。首先,对图像进行下采样,通过低分辨率的图像进行匹配,快速筛选掉匹配失败的匹配对,然后对匹配成功的匹配对对应的原始图像进行匹配,以达到加速的目的。其次,为有效提高三维点云的精度,对SIFT的匹配结果和SURF的匹配结果进行融合,将融合后的结果应用到三维重建技术中。最后,通过使用自采数据集和公开数据集对算法进行测试,并对实验数据进行分析。结果显示,改进的特征匹配策略使三维重建的运行速度提高了40%,并大幅增加了三维点的个数。所提出的方法不仅可以减少特征匹配过程的运算量,还可以提高三维重建的稳定性,在三维重建研究工作中具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 计算机视觉 三维重建 下采样 特征匹配 SIFT SURF
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无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复 被引量:1
3
作者 孙钰珊 艾海滨 +1 位作者 许彪 杜全叶 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期600-607,共8页
无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息(无序)、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式... 无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息(无序)、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种'三无'影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。 展开更多
关键词 无人机 倾斜影像 影像检索 SIFT算子 空中三角测量 渐进式姿态恢复
一种基于SIFT特征的机器人环境感知双目立体视觉系统
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作者 宋海涛 何文浩 原魁 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1545-1552,共8页
针对双目立体视觉系统在机器人环境感知领域中存在的立体匹配以及测量精度问题,设计一种基于SIFT特征的双目立体视觉测量系统。利用SIFT特征良好的旋转、尺度、光照不变性等特性,有效地解决双目立体视觉系统的匹配问题,同时将SIFT算法在... 针对双目立体视觉系统在机器人环境感知领域中存在的立体匹配以及测量精度问题,设计一种基于SIFT特征的双目立体视觉测量系统。利用SIFT特征良好的旋转、尺度、光照不变性等特性,有效地解决双目立体视觉系统的匹配问题,同时将SIFT算法在由FPGA和DSP组成的嵌入式系统上实现,显著地提高测量系统的实时性。提出一种基于二次多项式的误差补偿方法,对系统的测量结果进行补偿,弥补双目立体视觉系统测量误差随测量距离增加而增加的不足,从而提高系统测量精度。通过实际的测量实验、移动机器人环境感知实验以及与现有双目立体视觉产品的对比实验结果表明,系统能够很好地解决双目立体视觉的立体匹配和精度问题,并且能较好地应用于移动机器人环境感知任务中。 展开更多
关键词 机器人 环境感知 SIFT 双目立体视觉 FPGA DSP
分块多项式确定性矩阵SIFT图像配准算法 预览
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作者 卢健 陈泽民 +1 位作者 马成贤 何金鑫 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期12-16,共5页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法。通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法。通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT提取的高维描述子向量降维到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度,并采取欧氏距离对图像关键点特征描述向量进行相似性度量。与传统算法的针对性比对分析表明,改进算法有效提升了配准精度,增强了实时性。 展开更多
关键词 图像配准 SIFT 分块多项式确定性矩阵 压缩感知
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感知与规避技术中的入侵目标检测的特征选择 预览
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作者 钟佩仪 曹云峰 丁萌 《计算机与数字工程》 2019年第2期334-338,464共6页
论文针对基于视觉的感知与规避技术中的入侵目标检测,提出了一套稀疏表示框架下的图像特征选择机制。基于稀疏编码和空间金字塔匹配算法(sc-SPM)的低层特征描述子常用的是方向梯度直方图(HOG)特征和尺度不变特征转换(SIFT)特征,而论文... 论文针对基于视觉的感知与规避技术中的入侵目标检测,提出了一套稀疏表示框架下的图像特征选择机制。基于稀疏编码和空间金字塔匹配算法(sc-SPM)的低层特征描述子常用的是方向梯度直方图(HOG)特征和尺度不变特征转换(SIFT)特征,而论文通过对在复杂背景下不同天气情况的入侵目标检测结果的查全率(recall)曲线来比较这两种特征描述子性能,最后选择性能最好的特征描述子作为sc-SPM特征提取算法的底层特征。实验结果表明,SIFT特征描述子更能适用于多种不同天气情况并且具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 感知与规避 检测 sc-SPM 特征提取 HOG SIFT edge-boxes
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基于多特征融合的空对地目标检测和追踪方法 预览
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作者 张艳国 李擎 +1 位作者 于飞 刘恒志 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期6-11,共6页
随着无人机的广泛应用,无人机对地面目标检测和追踪技术成为研究的热点。针对光流法对运动目标检测和追踪出现误检、丢失的问题,应用运动目标纵向的边缘特征配合光流法的方法完成目标检测,应用SIFT与光流法实现目标追踪,并提出恒速模型... 随着无人机的广泛应用,无人机对地面目标检测和追踪技术成为研究的热点。针对光流法对运动目标检测和追踪出现误检、丢失的问题,应用运动目标纵向的边缘特征配合光流法的方法完成目标检测,应用SIFT与光流法实现目标追踪,并提出恒速模型与光流块匹配的方法解决追踪过程中建筑物等对目标的遮挡问题。实验结果表明,所提方法能够对目标进行有效的识别与追踪,并具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 无人机 空对地目标检测 光流法 SIFT 目标追踪
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图像局部特征匹配算法发展综述 预览
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作者 林曦蕾 《现代计算机》 2019年第9期89-93,共5页
在图像匹配中,基于局部特征的匹配算法是当前最流行的图像匹配算法。该类算法在三维表面重建、图像配准、物体识别等领域得到了广泛的应用,是立体视觉中的关键处理步骤。时至今日,图像特征匹配算法已经取得很大的进步,有许多成熟的算法... 在图像匹配中,基于局部特征的匹配算法是当前最流行的图像匹配算法。该类算法在三维表面重建、图像配准、物体识别等领域得到了广泛的应用,是立体视觉中的关键处理步骤。时至今日,图像特征匹配算法已经取得很大的进步,有许多成熟的算法得到广泛的应用,因此图像局部特征匹配算法的发展和意义,值得研究和总结归纳。 展开更多
关键词 图像配准 图像局部特征匹配 SIFT
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基于改进SIFT算法的无人机影像匹配 被引量:1
9
作者 张培佩 王永波 宋伟 《湖南科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期90-95,共6页
针对SIFT算法特征描述符计算复杂、时间效率较低的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用于无人机倾斜影像匹配.算法首先利用SIFT算法进行特征点检测,基于BRISK描述符对提取的特征点进行描述生成其特征描述符,并基于Hamming距离作... 针对SIFT算法特征描述符计算复杂、时间效率较低的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用于无人机倾斜影像匹配.算法首先利用SIFT算法进行特征点检测,基于BRISK描述符对提取的特征点进行描述生成其特征描述符,并基于Hamming距离作为特征匹配的相似性测度,在此基础上,利用比值提纯法(NNDR)进行粗匹配,最后采用RANSAC算法并结合均方根误差(RMSE)进行约束,对粗匹配结果进行筛选,剔除错误匹配点对,得到精确匹配结果.为了验证该算法的有效性,利用4组无人机影像数据进行实验并与SIFT算法和SURF算法进行比较,结果表明:算法在保证较高准确率的同时能够得到亚像素级的精度,且能够有效地提升时间效率,具有较好的稳定性. 展开更多
关键词 影像匹配 SIFT算法 BRISK描述符 HAMMING距离 RANSAC算法 RMSE
基于TLD改进框架的视频目标跟踪算法 预览
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作者 史殊凡 孙光民 《软件工程》 2019年第5期1-4,共4页
研究了传统跟踪—学习—检测(Tracking-Learning-Detecting)目标跟踪算法的结构和特点,提出改进思路;虽然TLD算法采用P-N学习机制,在应对长时间跟踪方面有很好的鲁棒性,但是当目标发生严重遮挡、形变,或者场景发生较大的光照、旋转变化... 研究了传统跟踪—学习—检测(Tracking-Learning-Detecting)目标跟踪算法的结构和特点,提出改进思路;虽然TLD算法采用P-N学习机制,在应对长时间跟踪方面有很好的鲁棒性,但是当目标发生严重遮挡、形变,或者场景发生较大的光照、旋转变化时,也会导致跟踪的失败。基于对以上问题的研究,提出TLD改进跟踪算法。改进算法在跟踪模块运用SIFT特征匹配算法来代替原算法中LK光流法,减少了计算的复杂度,提高了算法的环境适应能力。 展开更多
关键词 目标跟踪 TLD算法 LK光流法 P-N学习 SIFT
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一种适合降落序列影像的快速匹配方法 预览
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作者 徐辛超 李旭佳 +2 位作者 马钰 刘少创 焦慧慧 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第5期51-56,共6页
针对嫦娥三号降落序列影像特征匹配耗时较多的问题,提出了一种适合降落影像的快速匹配方法。首先对待匹配的降落影像进行尺度变换,将二者进行统一,然后采用9×9大小的窗口进行基于Moravec方法的特征点提取。其次,基于降落过程几何... 针对嫦娥三号降落序列影像特征匹配耗时较多的问题,提出了一种适合降落影像的快速匹配方法。首先对待匹配的降落影像进行尺度变换,将二者进行统一,然后采用9×9大小的窗口进行基于Moravec方法的特征点提取。其次,基于降落过程几何模型约束,以相关系数为匹配测度,实现降落影像间的匹配。采用真实嫦娥三号降落影像开展了匹配实验。实验结果表明,特征点窗口大小为9×9,相关系数阈值为0.90时,提出匹配方法的性能最佳;此外,与经典SIFT匹配相比,提出的方法可以平均减少59%左右的匹配耗时,且误匹配率更小。研究成果对我国后续深空探测任务中降落影像的匹配工作具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 嫦娥三号 降落影像 特征匹配 SIFT Moravec
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基于SIFT与K-means聚类的多源图像匹配算法 预览
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作者 文永革 《绵阳师范学院学报》 2019年第11期67-71,76,共6页
为进一步提升图像特征点定位准确性,提高图像特征匹配的精度与算法效率,并保持良好的旋转与尺度不变性,文章提出了一种基于SIFT特征点和K-means聚类的图像匹配优化算法,在SIFT特征点基础上,利用亚像素插值和辐射聚类模型对传统算法进行... 为进一步提升图像特征点定位准确性,提高图像特征匹配的精度与算法效率,并保持良好的旋转与尺度不变性,文章提出了一种基于SIFT特征点和K-means聚类的图像匹配优化算法,在SIFT特征点基础上,利用亚像素插值和辐射聚类模型对传统算法进行优化,提取更精确的特征点,进一步根据辐射模型中距聚类中心距离比率,计算对象点与聚类中心的相似性,避免了特异点对聚类中心计算产生的突变影响,提高了聚类计算的正确性及特征点正确率.实验证明,在保证旋转不变性与尺度不变性的前提下,本算法实现了在同等距离比率下较原算法的图像匹配精度有较明显提高. 展开更多
关键词 SIFT 亚像素插值 辐射模型 图像匹配
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基于粒子群算法的医学图像分类算法研究 预览
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作者 陈迪 李宁 《电子设计工程》 2019年第2期189-193,共5页
针对医学图像具有较大的相似性和交叉性,易造成归属类别混乱的问题,提出了一种基于粒子群算法的医学图像分类方法。该方法使用形态学滤波和阈值法进行预处理;使用SIFT特征描述子来提取图像的局部特征,并使用聚类的方法得到SIFT特征的“... 针对医学图像具有较大的相似性和交叉性,易造成归属类别混乱的问题,提出了一种基于粒子群算法的医学图像分类方法。该方法使用形态学滤波和阈值法进行预处理;使用SIFT特征描述子来提取图像的局部特征,并使用聚类的方法得到SIFT特征的“视觉词汇”;使用粒子群算法选出一些列多样性和精度更高的SVM、KNN和AdaBoost分类器对特征进行分类。对15种不同类型的医学图像进行分类的结果表明,所提出的方法取得了94.72%的分类精度,且相比于单个分类器的方法具有较大的性能提升。 展开更多
关键词 粒子群 医学图像 分类 SIFT 词袋模型 SVM
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基于网格的统计优化特征匹配算法 预览
14
作者 赵春晖 樊斌 +2 位作者 胡劲文 张志远 潘泉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期249-257,共9页
基于图像特征点的匹配算法广泛应用于图像检索,目标检测、识别等图像处理领域。针对特征匹配算法召回率较低的问题,提出了一种基于归一化互相关函数网格的统计优化特征匹配算法,将匹配主方向差和匹配尺度比引入特征匹配过程中,综合利用S... 基于图像特征点的匹配算法广泛应用于图像检索,目标检测、识别等图像处理领域。针对特征匹配算法召回率较低的问题,提出了一种基于归一化互相关函数网格的统计优化特征匹配算法,将匹配主方向差和匹配尺度比引入特征匹配过程中,综合利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的主方向、尺度和位置等约束在网格框架下加速匹配位置的求解,优化特征匹配结果,提高匹配召回率和综合匹配性能。首先在目标图中寻找原图每个特征点的最近邻匹配特征点,得到初匹配结果;其次利用匹配主方向差剔除初匹配中的大部分误匹配,然后基于匹配尺度比信息对匹配图像划分网格,统计匹配特征点的位置信息在网格间的分布情况,最后计算原图中每个网格的归一化互相关函数以判断该网格内的匹配是否正确,得到优化后的特征匹配结果。实验结果表明,新算法的匹配准确率在与经典特征匹配算法相当的基础上将匹配召回率平均提高了10%以上,获得了更好的综合匹配性能。 展开更多
关键词 特征匹配 网格法 匹配召回率 SIFT 归一化互相关
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基于二维熵的快速SIFT图像匹配方法 预览
15
作者 马海波 张鹏程 +3 位作者 张权 杨冠儒 王娜 桂志国 《中北大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期63-69,共7页
尺度不变特征变换(SIFT)是一种局部特征描述子,是在空间尺度中寻找极值点.针对传统SIFT算法存在匹配速度慢的问题,提出了一种改进的匹配方法.该方法通过计算特征点位置的二维熵大小来剔除一部分无效的特征点,在特征点匹配阶段通过遍历... 尺度不变特征变换(SIFT)是一种局部特征描述子,是在空间尺度中寻找极值点.针对传统SIFT算法存在匹配速度慢的问题,提出了一种改进的匹配方法.该方法通过计算特征点位置的二维熵大小来剔除一部分无效的特征点,在特征点匹配阶段通过遍历参考图像某个特征点与待匹配图像某个特征点二维熵之差初步寻找可靠的匹配对,这样可以减少匹配过程中欧式距离的计算量.实验结果表明,改进的SIFT算法在保持准确性的前提下,提高了图像匹配的速度,达到原始匹配速度的1.6倍. 展开更多
关键词 图像匹配 SIFT 二维熵 特征点筛选 欧氏距离
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基于SIFT算法改进的图像匹配算法 预览
16
作者 章雷 王国明 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第1期185-187,194共4页
传统SIFT图像匹配算法约束条件较为单一,导致SIFT算法在原图像中存在相似特征很多的情况下,误匹配问题比较明显,不能有效剔除误匹配点。为解决这个问题,提出了一种基于SIFT特征点构建近邻图结构和增加向量约束条件的图像匹配方法。首先... 传统SIFT图像匹配算法约束条件较为单一,导致SIFT算法在原图像中存在相似特征很多的情况下,误匹配问题比较明显,不能有效剔除误匹配点。为解决这个问题,提出了一种基于SIFT特征点构建近邻图结构和增加向量约束条件的图像匹配方法。首先,使用K-mean方法对SIFT的特征点集进行聚类,进而生成K近邻图结构完成初始匹配。然后,在欧氏距离约束条件的基础上,增加向量相似度约束对传统SIFT算法约束条件进行改进,并根据相关系数进行匹配点的筛选,完成精确匹配。实验结果表明,该算法有效。 展开更多
关键词 SIFT 向量相似度 K-mean 约束条件 欧式距离
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基于SIFT算法的物体运动方向快速识别方法 预览
17
作者 李洪锋 魏镜弢 +1 位作者 付亚伟 王家涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期1050-1056,共7页
为了解决成像设备只能在较低的分辨率成像且不能区分运动方向的问题,提出了一种基于SIFT算法的快速识别物体运动方向的方法。首先,根据块匹配算法中的角点特征提取法确定块的位置,并将该块命名为检测块。然后,用已经确定的块遍历下一帧... 为了解决成像设备只能在较低的分辨率成像且不能区分运动方向的问题,提出了一种基于SIFT算法的快速识别物体运动方向的方法。首先,根据块匹配算法中的角点特征提取法确定块的位置,并将该块命名为检测块。然后,用已经确定的块遍历下一帧图像,找到相匹配的块,命名为目标块并确定检验块与目标块之间的运动方向。最后,采用SIFT算法对2幅图像的特征点进行匹配,选取3个特征点构建三角形,对2个对应三角形的变换关系构建数学模型,做出运动方向的判断。实验结果表明,与块匹配相比,运动方向判断速度提高了3.3倍,匹配的准确程度提高了2.9倍,获得了更高的判断速度和准确度。2种方法的比较结果显示,基于SIFT算法的识别方法具有较强的可行性,能够更快地确定多帧图像中物体的运动方向。 展开更多
关键词 运动方向 SIFT 快速识别 块匹配
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一种顾及高程的无人机景观匹配定位方法
18
作者 唐炉亮 裴晨旭 郭丙轩 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期120-124,131共6页
针对目前无人机飞行器主要依靠GNSS定位且易受干扰失效的问题,该文提出了一种基于景观匹配的无人机辅助三维定位方法,该方法首先将基准影像与DEM进行配准生成底图数据,然后采用SIFT算法将无人机实时飞行图像与底图数据进行匹配,得到同... 针对目前无人机飞行器主要依靠GNSS定位且易受干扰失效的问题,该文提出了一种基于景观匹配的无人机辅助三维定位方法,该方法首先将基准影像与DEM进行配准生成底图数据,然后采用SIFT算法将无人机实时飞行图像与底图数据进行匹配,得到同名点对并获取无人机飞行图像的平面与高程坐标,再利用空间后方交会对飞行图像进行解析,解算无人机的三维坐标,实现顾及高程的三维定位导航。实验结果证明该方法可以降低无人机对GNSS的依赖,实现无人机GNSS信号受干扰或失效时的定位导航。 展开更多
关键词 无人机 景观匹配 定位 高程 SIFT
基于SURF算法的大豆灰斑病视觉识别系统
19
作者 李建军 史春梅 +5 位作者 单琪凯 华秀萍 孟庆祥 王岩 王丽丽 姜永成 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期90-96,共7页
机器视觉技术是农田信息采集系统的关键技术之一,在精细农业中有广泛应用,农作物病害部位的精准识别作为精准施药的前提和关键,其识别精准度对病害防治效果影响巨大,当前农田信息采集系统识别精度差的问题急需解决。本研究结合机器视觉... 机器视觉技术是农田信息采集系统的关键技术之一,在精细农业中有广泛应用,农作物病害部位的精准识别作为精准施药的前提和关键,其识别精准度对病害防治效果影响巨大,当前农田信息采集系统识别精度差的问题急需解决。本研究结合机器视觉与计算机图像处理技术,以Visual Studio 2010为开发平台,搭建大豆灰斑病计算机视觉识别系统。由计算机摄像头采集大豆叶片图像,通过对彩色图像灰度化预处理,分别对比Open CV(Open Source Com-puter Vision Library)计算机视觉开源库中两个图像特征检测识别方法—SURF(Speeded Up Robust Features)法和SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)法,对图像灰斑特征点进行检测,两种算法在输出帧率上差别明显,SIFT算法输出帧率为0. 3~0. 5 fps,SURF算法输出帧率为0. 6~0. 9 fps,考虑设备性能和灰斑识别的精准性,最终选用SURF算法;建立图像像素点海森矩阵,经高斯滤波,利用非极大值抑制法确定特征点,再由立体空间差值法定位极值点,根据哈尔小波响应值选取特征点主方向,构造SURF特征点描述算子以提取特征点,编写相关程序代码,分别对黑农44分枝期和结荚期大豆叶片灰斑进行检测。结果显示:分枝期叶片纹理少,特征点少,检测效果好,检测正确率97. 28%,耗时0. 97 s,结荚期叶片纹理增多,绘制特征点较多,检测正确率89. 49%,耗时1. 19 s,基本满足大豆灰斑病识别系统功能需求。通过田间试验,利用FLANN算法对分枝期视频图像进行特征点提取,实现对视频图像帧检测并匹配特征点的目的,检测率为90. 7%,匹配率93. 8%,该大豆灰斑病视觉识别系统的构建能够为下一步精准施药及相关农田信息精准采集系统设计提供思路与参考。 展开更多
关键词 机器视觉 大豆灰斑病 SURF SIFT Open CV
基于特征融合的仿生SLAM算法研究 预览
20
作者 王均 凌有铸 王静 《安徽工程大学学报》 CAS 2019年第2期26-33,共8页
传统RatSLAM算法中局部场景的形成和匹配过程采用绝对差值和模型,没有对场景的几何处理和特征提取,其显著的缺点是对光线变化的敏感性,以及不能识别已有模板图像旋转后的图像。全局特征能够快速地完成对场景的整体判断,局部特征能够提... 传统RatSLAM算法中局部场景的形成和匹配过程采用绝对差值和模型,没有对场景的几何处理和特征提取,其显著的缺点是对光线变化的敏感性,以及不能识别已有模板图像旋转后的图像。全局特征能够快速地完成对场景的整体判断,局部特征能够提供场景中物体的空间分布等信息,和全局特征形成互补。因此在局部场景形成阶段,分别提取局部场景图像的GIST特征和SIFT特征,串行融合后形成局部场景特征模板存储入局部场景细胞。通过局部场景细胞与位姿感知细胞的关联作用,修正机器人位姿。通过局部场景细胞进行实时模板匹配实现检测,校正经历地图。仿真实验表明,改进后的RatSLAM模型准确率和召回率分别达到91%和82%。相较于RatSLAM原始模型,改进后的RatSLAM模型提高了检测的准确率,改进了系统对光线变化的敏感性,增强了系统鲁棒性。 展开更多
关键词 RatSLAM模型 GIST SIFT 特征融合
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