在动态场景运动目标检测下提出了一种新颖的快速目标检测算法,针对SURF算法不能满足实时性的需要,提出基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征的特征点匹配算法,接着采用八参数旋转模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动...在动态场景运动目标检测下提出了一种新颖的快速目标检测算法,针对SURF算法不能满足实时性的需要,提出基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征的特征点匹配算法,接着采用八参数旋转模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法来获得运动目标。在此过程中采用PROSAC(progressive sample consensus)算法来去除外点。实验结果表明,该算法不仅保持了SURF本身的优越性,而且提高了检测速度,可以实时准确的检测出运动目标。展开更多
针对无人机载视频序列影像动态背景以及常用检测方法处理效率不高等问题,提出了一种基于特征的无人机载视频运动目标快速检测方法。该方法主要包括预处理、ORB特征提取(oriented fast and rotated BRIEF,ORB)、渐进一致采样(progressive...针对无人机载视频序列影像动态背景以及常用检测方法处理效率不高等问题,提出了一种基于特征的无人机载视频运动目标快速检测方法。该方法主要包括预处理、ORB特征提取(oriented fast and rotated BRIEF,ORB)、渐进一致采样(progressive sample consensus,PROSAC)特征精匹配、全局运动估计与全局运动补偿、运动目标初检测和形态学后处理等6个步骤。通过2组无人机载视频数据实验研究表明:对不同传感器获取的不同帧率和不同尺寸大小的视频序列影像,采用本方法的运动目标检测结果较好,计算效率最高,且能够满足实时处理需求。展开更多
文摘针对非物质文化遗产蓝印花布数字化生成技术发展较慢的问题,提出了一种基于图像拼接技术的蓝印花布边缘纹样快速生成算法,实现了对边缘纹样的拼接延展.对于蓝印花布样本存在颜色和噪点问题,提出了一种预处理算法,可统一待拼接图像样本的颜色并消除噪点.在拼接算法设计中,通过对特征提取、匹配、提纯及融合等关键环节的算法进行对比实验,系统性优化各环节的算法组合,形成高效的拼接算法架构.实验结果表明,该算法可以实现蓝印花布边缘纹样的快速拼接;采用基于FAST算法的纹样特征点的检测时间比SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和SURF(Speeded Up Robust Features)算法时间分别减少了74.6%和89.8%;采用基于BF算法的纹样特征点的平均匹配时间比FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)算法时间减少了88.6%;采用基于PROSAC算法的纹样匹配特征点的提纯时间平均比RANSAC(Random Sample Consensus)算法时间减少了20%;总体拼接时间平均比传统算法时间减少了1.0718 s.
文摘在动态场景运动目标检测下提出了一种新颖的快速目标检测算法,针对SURF算法不能满足实时性的需要,提出基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征的特征点匹配算法,接着采用八参数旋转模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法来获得运动目标。在此过程中采用PROSAC(progressive sample consensus)算法来去除外点。实验结果表明,该算法不仅保持了SURF本身的优越性,而且提高了检测速度,可以实时准确的检测出运动目标。
文摘针对无人机载视频序列影像动态背景以及常用检测方法处理效率不高等问题,提出了一种基于特征的无人机载视频运动目标快速检测方法。该方法主要包括预处理、ORB特征提取(oriented fast and rotated BRIEF,ORB)、渐进一致采样(progressive sample consensus,PROSAC)特征精匹配、全局运动估计与全局运动补偿、运动目标初检测和形态学后处理等6个步骤。通过2组无人机载视频数据实验研究表明:对不同传感器获取的不同帧率和不同尺寸大小的视频序列影像,采用本方法的运动目标检测结果较好,计算效率最高,且能够满足实时处理需求。
