【摘 要】
：
目的针对不同视点下具有视差的待拼接图像中,特征点筛选存在漏检率高和配准精度低的问题,提出了一种基于特征点平面相似性聚类的图像拼接算法。方法根据相同平面特征点符合同一变换的特点,计算特征点间的相似性度量,利用凝聚层次聚类把特征点划分为不同平面,筛选误匹配点。将图像划分为相等大小的网格,利用特征点与网格平面信息计算每个特征点的权重,通过带权重线性变换计算网格的局部单应变换矩阵。最后利用多频率融合方法融
【机 构】
：
常熟理工学院计算机科学与工程学院,常熟,215500常熟理工学院计算机科学与工程学院,常熟215500;苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215006;常熟理工学院图书馆,常熟,215500;
论文部分内容阅读
目的针对不同视点下具有视差的待拼接图像中,特征点筛选存在漏检率高和配准精度低的问题,提出了一种基于特征点平面相似性聚类的图像拼接算法。方法根据相同平面特征点符合同一变换的特点,计算特征点间的相似性度量,利用凝聚层次聚类把特征点划分为不同平面,筛选误匹配点。将图像划分为相等大小的网格,利用特征点与网格平面信息计算每个特征点的权重,通过带权重线性变换计算网格的局部单应变换矩阵。最后利用多频率融合方法融合配准图像。结果在20个不同场景图像数据上进行特征点筛选比较实验,随机抽样一致性(random samp
其他文献
目的针对现实场景中跟踪目标背景复杂、光照变化、快速运动、旋转等问题,提出自适应多特征融合的相关滤波跟踪算法。方法提取目标的HOG(histogram of oriented gradients)特征和利用卷积神经网络提取高、低层卷积特征,借助一种自适应阈值分割方法评估每种特征的有效性,得到特征融合的权重比。根据权重系数融合每种特征的响应图,并据此得到目标的新估计位置,利用尺度相关滤波器计算目标尺度
目的合成孔径雷达(SAR)图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型(HWGa MM)的SAR图像分割算法。方法采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGa
目的尺度突变是目标跟踪中一项极具挑战性的任务,短时间内目标的尺度发生突变会导致跟踪要素丢失,使得跟踪误差积累导致跟踪漂移,为了更好地解决这一问题,提出了一种先检测后跟踪的自适应尺度突变的跟踪算法(kernelized correlation filter_you only look once,KCF_YOLO)。方法在跟踪的训练阶段使用相关滤波跟踪器实现快速跟踪,在检测阶段使用YOLO (you
中国不仅是世界领先的眼镜生产大国,而且是世界潜力最大的眼镜消费国.据Euro-monitor的数据显示,中国眼镜市场2019年零售额达884.3亿元(人民币,下同),同比增长6.1％.
目的图像字幕生成是一个涉及计算机视觉和自然语言处理的热门研究领域,其目的是生成可以准确表达图片内容的句子。在已经提出的方法中,生成的句子存在描述不准确、缺乏连贯性的问题。为此,提出一种基于编码器—解码器框架和生成式对抗网络的融合训练新方法。通过对生成字幕整体和局部分别进行优化,提高生成句子的准确性和连贯性。方法使用卷积神经网络作为编码器提取图像特征,并将得到的特征和图像对应的真实描述共同作为解码器
据统计,截至目前,中国有13.7亿眼健康管理需求,有9.7亿视力矫正需求,其中,约有30％即4.5亿人尚未接受视力矫正.眼镜零售门店作为为国人提供视力矫正服务的服务终端,承担着重要
目的传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络(convolutio
目的低秩稀疏学习目标跟踪算法在目标快速运动和严重遮挡等情况下容易出现跟踪漂移现象,为此提出一种变分调整约束下的反向低秩稀疏学习目标跟踪算法。方法采用核范数凸近似低秩约束描述候选粒子间的时域相关性,去除不相关粒子,适应目标外观变化。通过反向稀疏表示描述目标表观,用候选粒子稀疏表示目标模板,减少在线跟踪中L_1优化问题的数目,提高跟踪效率。在有界变差空间利用变分调整对稀疏系数差分建模,约束目标表观在相
角膜接触镜(contact lens,CL),即直接贴附在角膜的泪液层上,与人眼生理相容,达到视力矫正的目的——这就是我们常说的隐形眼镜.大多数人用“美瞳”来通称所有美容隐形眼镜片,
目的多层特征对于显著性检测具有重要作用,多层特征的提取和融合是显著性检测研究的重要方向之一。针对现有的多层特征提取中忽略了特征融合与传递、对背景干扰信息敏感等问题,本文基于特征金字塔网络和注意力机制提出一种结合空间注意力的多层特征融合显著性检测模型,该模型用简单的网络结构较好地实现了多层特征的融合与传递。方法为了提高特征融合质量,设计了多层次的特征融合模块,通过不同尺度的池化和卷积优化高层特征和低