基于MSER与SIFT融合的多通道图像匹配算法研究 被引量：2

1

作者 杜玉龙 李建增 +2 位作者 张岩 李德良 范聪 《军械工程学院学报》 2016年第1期52-58,共7页

针对传统最稳定极值区域算法,只能从灰度通道进行不变特征提取而不能充分利用彩色图像信息的缺点,以及MSER(maximally stable extremal regions)算法与SIFT(scale invariant feature transform)算法本身存在的局限性,提出一种融合MSER与... 针对传统最稳定极值区域算法,只能从灰度通道进行不变特征提取而不能充分利用彩色图像信息的缺点,以及MSER(maximally stable extremal regions)算法与SIFT(scale invariant feature transform)算法本身存在的局限性,提出一种融合MSER与SIFT的多通道图像匹配算法.首先利用HSI(hue-saturation-insensity)颜色空间,同时从三通道进行MSER特征提取,对得到的特征进行简单筛选,将S和I通道得到的MSERs经椭圆拟合与归一化处理,并在H通道得到的区域中进行SIFT特征提取,而后对所有特征利用融合了C-均值聚类法的SIFT描述子进行描述,并用高维数据的可伸缩最近邻算法(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)连接同名点,利用PROSAC(progressive sample consensus)算法去除错误点,最终实现图像之间的匹配.仿真实验证明,该方法能够解决传统MSER存在的问题,并且在提取的特征质量以及处理速度上更具优势. 展开更多

关键词 特征提取 mser SIFT HSI颜色空间 C-均值聚类法 FLANN算法 PROSAC算法

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基于MSERS与SURF算法融合的无人机近红外光谱非稳态影像配准 被引量：4

2

作者 谭翔 毛海颖 +1 位作者 童庆禧 晏磊 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第2期146-150,共5页

本文面向灾害应急的无人机遥感影像快速拼接融合算法的研究,满足灾害应急对灾情影像数据时效性的需求。为研究算法的融合改进对无人机近红外遥感影像精度的提升问题,利用SURF计算效率高和MSERS能够提取完全仿射不变区域特征的特点,提出... 本文面向灾害应急的无人机遥感影像快速拼接融合算法的研究,满足灾害应急对灾情影像数据时效性的需求。为研究算法的融合改进对无人机近红外遥感影像精度的提升问题,利用SURF计算效率高和MSERS能够提取完全仿射不变区域特征的特点,提出了无人机遥感影像特征提取与匹配的方法,该方法是基于SURF融合特征,在影像和尺度空间均具有稳定性且具有多尺度仿射不变的可靠性。并对MS-MSERS、MSERS+SIFT、MSERS+SURF三种算法进行配准效果验证。结果表明:MSERS+SURF的匹配正确率优于其他两种算法。该算法实现了MSERS的多尺度检测及拼接效率成果较好的平衡。 展开更多

关键词 无人机 近红外光谱 配准算法 mserS SURF

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弱光复杂背景下基于MSER和HCA的树上绿色柑橘检测 被引量：15

3

作者 卢军 胡秀文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第19期196-201,共6页

基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导。该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测。彩色数码相机拍摄弱光... 基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导。该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测。彩色数码相机拍摄弱光下由闪光灯补光的树上柑橘场景彩色图像,基于水果表面的光照分布应用最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)算法提取图像中的感兴趣区域,然后建立感兴趣区域周围的分层轮廓图,并利用霍夫变换拟合每一级轮廓获得分层圆形目标,最后进行拟合圆嵌套分析得到绿色柑橘水果目标。所提算法在20张复杂的柑橘果园场景图像中进行了测试,最终的召回率达81.2%,查准率达到83.5%,单幅图像平均处理时间为3.70 s。该文所提出的基于光照分布的分层轮廓分析算法,不仅适用于绿色柑橘的检测,也可为其他树上绿色水果检测提供通用的框架和思路。 展开更多

关键词 图像处理 目标识别 算法 最大稳定极值区域 分层轮廓分析 霍夫变换 绿色柑橘检测

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基于MSER的弹孔识别算法的研究 被引量：2

4

作者 杨章含 曾培峰 《信息技术与网络安全》 2019年第3期24-29,共6页

研究了基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)的弹孔识别算法。用基于积分图像的阈值自适应算法对MSER算法改进(MSER-I),以提取弹孔候选区域。通过透视变换确定胸环靶及背景区域,排除胸环靶外部的弹孔候选区域... 研究了基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)的弹孔识别算法。用基于积分图像的阈值自适应算法对MSER算法改进(MSER-I),以提取弹孔候选区域。通过透视变换确定胸环靶及背景区域,排除胸环靶外部的弹孔候选区域。对于胸环靶内弹孔候选区域,利用弹孔特征排除非弹孔区域,根据报靶记录,排除靶面已报过的弹孔区域,实现对新增弹孔的识别。实验结果表明,该算法满足报靶精度及实时性要求。 展开更多

关键词 图像处理 特征提取 mser改进算法 透视变换矩阵

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基于MSER与ASIFT的鱼眼镜头图像立体匹配方法 被引量：1

5

作者 丁晨曦 焦英魁 刘蕾 《化工自动化及仪表》 CAS 2018年第1期31-34,72,共5页

介绍图像立体匹配原理、最稳定极值区域MSER和特征描述算子ASIFT。MSER+SIFT、MSER+SURF和MSER+ASIFT算法均可以应用在未经畸变矫正的鱼眼图像立体匹配中。实验结果表明,MSER+ASIFT算法对大视角变换和畸变较大的图像匹配具有很好的鲁棒... 介绍图像立体匹配原理、最稳定极值区域MSER和特征描述算子ASIFT。MSER+SIFT、MSER+SURF和MSER+ASIFT算法均可以应用在未经畸变矫正的鱼眼图像立体匹配中。实验结果表明,MSER+ASIFT算法对大视角变换和畸变较大的图像匹配具有很好的鲁棒性,虽然运行速度上没有明显优势,但相比其他算法而言,该算法匹配结果最准确。 展开更多

关键词 图像立体匹配 鱼眼镜头图像 mser+ASIFT算法 MATLAB

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一种基于MSER及CNN的车牌文字定位新方法 被引量：4

6

作者 顾恭 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第8期206-213,279,共9页

车牌定位是车辆信息识别中的关键和基础。为解决在复杂无约束场景下存在的车牌定位精度不高,噪点和干扰因素较强等问题,提出一种基于最大稳定极值区域和卷积神经网络的车牌精准定位新方法。利用最大稳定极值区域找出车辆图像中二值化参... 车牌定位是车辆信息识别中的关键和基础。为解决在复杂无约束场景下存在的车牌定位精度不高,噪点和干扰因素较强等问题,提出一种基于最大稳定极值区域和卷积神经网络的车牌精准定位新方法。利用最大稳定极值区域找出车辆图像中二值化参数较为稳定的子图像区域;根据车牌的先验知识,滤掉明显不符合车牌字符特征的子图像区域;对保留下的子图像进行相应的启发式搜索和卷积神经网络识别,找出确切的多个车牌字符位置;通过滑动窗口和卷积神经网络搜索到车牌的始末位置,从而在复杂自然环境下完整获得车辆的牌照区域。实验结果表明,该算法在各类复杂场景下受到的环境影响小,鲁棒性强,定位准确率高。 展开更多

关键词 车牌定位 最大稳定极值区域 卷积神经网络 滑动窗口算法

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应用通道增强MSER与CNN的维吾尔文本区域定位

7

作者 艾合麦提江·麦提托合提 艾斯卡尔·艾木都拉 阿布都萨拉木·达吾提 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第16期132-138,共7页

为了准确有效地定位出图像中的维吾尔文本区域,提出了一种基于通道增强最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Region,MSER)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像文本区域定位方法。应用通道增强MSER提取候选... 为了准确有效地定位出图像中的维吾尔文本区域,提出了一种基于通道增强最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Region,MSER)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像文本区域定位方法。应用通道增强MSER提取候选区域,根据文本特征的启发式规则以及CNN分类结果去除非文本和重复区域,通过区域融合算法得到词级别文本区域,根据该区域的色彩相近程度和空间关系召回遗漏的文本区域,并通过CNN网络对召回的区域分类融合,定位出图像文本区域。实验结果表明,该方法可以准确有效地定位文本区域,具有鲁棒性和应用性。 展开更多

关键词 图像文本 维吾尔文本区域定位 通道增强mser 卷积神经网络 区域融合算法

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基于图像的数字仪表字轮定位分割算法的研究 被引量：7

8

作者 王臣 严军 +1 位作者 朱静 杨其阔 《电子测量技术》 2017年第9期132-135,共4页

机械式数字仪表的图像识别是一种新兴的抄表技术,该技术通过在仪表前方安装图像采集及处理模组实现。为解决当前图像抄表技术效率低、耗时大等问题,本文提出基于模板匹配的最大稳定极值区域定位分割算法TMMSER(template matching-maxima... 机械式数字仪表的图像识别是一种新兴的抄表技术,该技术通过在仪表前方安装图像采集及处理模组实现。为解决当前图像抄表技术效率低、耗时大等问题,本文提出基于模板匹配的最大稳定极值区域定位分割算法TMMSER(template matching-maximally stable extremal regions)以提高字轮定位分割效率,达到降低设备能耗的目的。TM-MSER算法基于MSER算法,将图像灰度值g和仪表字轮读数区域模板s作为提取参数,将MSER(g)提取算法扩展为二维的TM-MSER(g,s)提取方法。TM-MSER算法在一定程度上排除了背景噪声的干扰,能达到更加快速的定位分割。 展开更多

关键词 图像处理 TM-mser算法 定位 分割

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自然场景下中文文本定位关键技术的研究 被引量：4

9

作者 万燕 王晓华 卢达 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期243-249,共7页

针对自然场景图像的中文文本定位问题,提出一种基于汉字特征的文本定位方法。采用MSER(Maximally Stable Extremal Regions)算法提取候选文本区域;通过数学形态学运算连接汉字分离的笔画。依据汉字的特点,设计启发式规则并结合汉字的结... 针对自然场景图像的中文文本定位问题,提出一种基于汉字特征的文本定位方法。采用MSER(Maximally Stable Extremal Regions)算法提取候选文本区域;通过数学形态学运算连接汉字分离的笔画。依据汉字的特点,设计启发式规则并结合汉字的结构特征过滤非文本区域,实现初步定位;在初步定位的文本区域内作笔画宽度变换,再根据文本的笔画特征进一步过滤非文本区域。最后,通过任意方向文本行合并算法,合并定位好的文本区域,从而实现最终中文文本定位。实验证明,该方法对自然场景图像的中文文本定位取得了良好的效果。 展开更多

关键词 自然场景 mser算法 结构特征 笔画宽度变换 中文文本定位

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基于机器视觉的英语翻译机器人错误文本检测系统 被引量：9

10

作者 陈琳 《自动化与仪器仪表》 2022年第3期168-171,176,共5页

为实现智能、高效地英语翻译错误文本检测,设计一种基于机器视觉的英语翻译机器人错误文本检测系统。系统的硬件模块包括光源模块、图像获取模块、机器视觉模块构成。其中在光源模块中,主要通过光源获取有明显对照的图像。图像获取模块... 为实现智能、高效地英语翻译错误文本检测,设计一种基于机器视觉的英语翻译机器人错误文本检测系统。系统的硬件模块包括光源模块、图像获取模块、机器视觉模块构成。其中在光源模块中,主要通过光源获取有明显对照的图像。图像获取模块由图像传感器、摄像机、图像采集卡、IEEE1394接口构成。机器视觉模块由工控机、机械手构成。系统的软件模块包括图像预处理模块、字符区域提取模块、字符分类模块、错误文本检测模块。其中图像预处理模块能够实现采集图像的灰度处理。字符区域提取模块主要通过MSERs算法实施字符区域提取。字符分类模块主要用于评价各MSERs,也就是将各MSERs分类成非字符或字符,使用的分类器为AdaBoost。错误文本检测模块主要使用卷积神经网络搭建正确文本与错误文本的分类器。通过硬件与软件相结合,实现应用翻译错误文本的检测。对设计系统实施应用与测试,测试结果为设计系统的漏检字符数与错检字符数都较少,有着良好的错误文本检测性能。 展开更多

关键词 机器视觉 英语翻译机器人 错误文本检测 LED光源 图像传感器 msers算法

原文传递

基于机器视觉的英语翻译机器人错误文本检测系统 被引量：2

11

作者 陈琳 《自动化与仪器仪表》 2022年第4期227-231,共5页

为实现智能、高效的英语翻译错误文本检测,设计一种基于机器视觉的英语翻译机器人错误文本检测系统。系统的硬件模块包括光源模块、图像获取模块、机器视觉模块构成。其中在光源模块中,主要通过光源获取有明显对照的图像。图像获取模块... 为实现智能、高效的英语翻译错误文本检测,设计一种基于机器视觉的英语翻译机器人错误文本检测系统。系统的硬件模块包括光源模块、图像获取模块、机器视觉模块构成。其中在光源模块中,主要通过光源获取有明显对照的图像。图像获取模块由图像传感器、摄像机、图像采集卡、IEEE1394接口构成。机器视觉模块由工控机、机械手构成。系统的软件模块包括图像预处理模块、字符区域提取模块、字符分类模块、错误文本检测模块。其中图像预处理模块能够实现采集图像的灰度处理。字符区域提取模块主要通过MSERs算法实施字符区域提取。字符分类模块主要用于评价各MSERs,也就是将各MSERs分类成非字符或字符,使用的分类器为AdaBoost。错误文本检测模块主要使用卷积神经网络搭建正确文本与错误文本的分类器。通过硬件与软件相结合,实现应用翻译错误文本的检测。对设计系统实施应用与测试,测试结果为设计系统的漏检字符数与错检字符数都较少,有着良好的错误文本检测性能。 展开更多

关键词 机器视觉 英语翻译机器人 错误文本检测 LED光源 图像传感器 msers算法

原文传递

自然场景中多方向文本的检测 被引量：2

12

作者 方承志 黄梅玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第5期1377-1381,共5页

考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域(MSER)的基础上,应用剪枝算法获取孤立的连通区域,应用笔画宽度变换(SWT... 考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域(MSER)的基础上,应用剪枝算法获取孤立的连通区域,应用笔画宽度变换(SWT)获得字符候选区域,使用丢失字符恢复的算法得到候选文本行,根据多向文本行的特征应用AdaBoost算法对文本行进行分类。仿真结果表明,该算法对任意笔画宽度、任意方向的文本均可以进行检测,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 文本检测 最大稳定极值区域 笔画宽度变换 ADABOOST算法 丢失字符恢复算法

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巡检机器人中指针式仪表示数的自动识别方法 被引量：18

13

作者 孙婷 马磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期287-291,共5页

针对巡检机器人室外自主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马函数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二... 针对巡检机器人室外自主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马函数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二维伽马函数自动地调整图像反光区域或过暗区域的亮度;然后,通过MSER的两次稳定区域检测提取指针区域;接着,以指针通过仪表轴心为条件,用细化算法和累计概率霍夫变换(PPHT)精确地定位到指针,提高了定位直线的准确度;最后,通过PPHT检测的直线两个端点与轴心位置比较,直接可以判断指针指向,更加方便了计算示数。实验结果表明,所提的仪表示数识别方法能够适应不同光照下、不同类型仪表的指针定位,且识别示数的正确率达到94%以上。 展开更多

关键词 二维伽马函数 指针区域提取 最大稳定极值区域(mser) 细化算法 累计概率霍夫变换(PPHT)

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红外偏振图像的舰船目标检测 被引量：14

14

作者 宫剑 吕俊伟 +1 位作者 刘亮 仇荣超 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期586-594,共9页

红外成像系统作为探测舰船目标的一种重要方式,在军事侦察中起着至关重要的作用,面对复杂背景、恶劣天气环境等情况时,目标与背景局部对比度较低导致红外系统的探测准确率、查全率等性能指标受到严重影响,针对上述问题,开展了基于红外... 红外成像系统作为探测舰船目标的一种重要方式,在军事侦察中起着至关重要的作用,面对复杂背景、恶劣天气环境等情况时,目标与背景局部对比度较低导致红外系统的探测准确率、查全率等性能指标受到严重影响,针对上述问题,开展了基于红外偏振图像的舰船目标检测方法研究。通过8~12μm长波波段红外偏振图像采集系统实际采集86组4个偏振方向(0°,45°,90°,135°)的红外偏振图像,样本中舰船目标309个。对同场景下不同偏振方向的红外偏振图像及红外强度/偏振度图像的目标与背景局部对比度计算,发现海面与舰船目标偏振特征差异能够有效提高目标与背景局部对比度。在前视红外图像中,舰船目标通常位于海天线附近或下方,但复杂背景及天气等因素干扰对红外图像中检测海天线影响较大,为此提出红外偏振图像海天线检测方法,对红外偏振图像直方图进行高斯滤波消除局部极值,依据海面与背景的偏振特征差异,利用双峰法阈值分割检测海天线,最后利用霍夫变换检测海天线,分割出海面作为目标候选区域。针对红外偏振图像受到海杂波严重干扰的问题,提出海杂波背景抑制算法,采取背景抑制,距离加权方法抑制偏振图像中杂乱的海杂波背景。最后,利用MSER算法检测舰船目标,根据舰船目标特性约束条件剔除非目标区域。对86组红外偏振图像进行舰船目标检测实验,所提出的方法能够有效克服复杂背景和海杂波等因素的干扰准确检测海天线,通过海杂波背景抑制及舰船特征约束的方法消除海杂波及海岸对舰船检测所带来的干扰,检测准确率、查全率分别为93.2%和95.7%,优于红外舰船目标检测方法,特别在红外图像对比度低的场景下检测效果提升明显,检测准确率、查全率分别提高了46.5%和16.4%。表明充分考虑红外偏振图像中舰船目标与背景的偏振特征差异能够有效提高目标与背景的局部对比度,有利于准确检测海天线,提高舰船检测准确率和查全率,对复杂背景及恶劣天气有较强的适应性,在军事应用中具有极大应用价值,对红外波段舰船目标检测技术的发展有着极为重要的意义。 展开更多

关键词 红外偏振 舰船目标 海天线检测 海杂波抑制 mser算法

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字符候选集筛选算法评测方法研究 被引量：1

15

作者 李荣龙 胡伟 《信息技术》 2018年第1期100-104,109,共6页

MSER连通域在文字检测方法中被大量使用,主要用于生成最初的文字候选集合,便于后续算法进行筛选。而MSER连通域的筛选算法的效果直接影响了整体文字检测的最终结果。目前只有对整体文字检测进行评价的数据集和方法,缺少单纯地针对MSER... MSER连通域在文字检测方法中被大量使用,主要用于生成最初的文字候选集合,便于后续算法进行筛选。而MSER连通域的筛选算法的效果直接影响了整体文字检测的最终结果。目前只有对整体文字检测进行评价的数据集和方法,缺少单纯地针对MSER筛选算法效果的评测机制。文中介绍了一个评测MSER候选集筛选算法效果的方法和框架。本方法首先应用基于森林的层次遍历算法遍历MSER候选集,然后随机着色同一层中的MSER候选集节点,挑选标记其中符合规范的区域,并标注结果为正样本,其余未标注部分为负样本,构建评测数据集。基于该数据集,可以评测各类筛选算法的性能。文中测试了MSER剪枝算法、深度学习和SVM分类方法来对候选集进行筛选并评测其效果,表明了评测方法和数据集的有效性。 展开更多

关键词 mser 候选集 筛选算法 评测

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基于随机区域扩张算法的多方向文本检测

16

作者 哈恩楠 吉立新 高超 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第4期1095-1099,共5页

针对传统文本检测方法只能定位水平文本或近水平文本的问题,提出随机区域扩张算法,定位任意方向文本。使用最稳定极值区域算法对输入图片预处理,得到文本备选区域;设计3个尺度不变、方向鲁棒的特征,通过贝叶斯算法融合多特征生成概率映... 针对传统文本检测方法只能定位水平文本或近水平文本的问题,提出随机区域扩张算法,定位任意方向文本。使用最稳定极值区域算法对输入图片预处理,得到文本备选区域;设计3个尺度不变、方向鲁棒的特征,通过贝叶斯算法融合多特征生成概率映射,使用条件随机场模型标记文本和非文本区域;提出随机区域扩张算法,将属于相同文本行的字符连接在一起,寻找包围文本行的最小区域,定位多方向文本。实验结果表明,该算法在自然场景文本经典数据集上取得了较好的效果,能够较好定位任意方向的文本。 展开更多

关键词 最稳定极值区域 贝叶斯算法 随机区域扩张算法 自然场景文本检测 多方向文本定位

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基于最大稳定极值区域的机场目标识别

17

作者 魏敦生 周越 《微型电脑应用》 2012年第5期15-16,19,共3页

针对机场背景下动态变化的场景,采用一种基于最大稳定极值区域(MSER)的算法对目标进行匹配和识别。通过采用最大稳定极值区域的方法将区域结构相似性和特征空间结合起来,比较好地实现了机场复杂背景下的特定目标的匹配和识别,提高了目... 针对机场背景下动态变化的场景,采用一种基于最大稳定极值区域(MSER)的算法对目标进行匹配和识别。通过采用最大稳定极值区域的方法将区域结构相似性和特征空间结合起来,比较好地实现了机场复杂背景下的特定目标的匹配和识别,提高了目标匹配识别的稳定性,并在相同试验样本下采用基于SIFT的算法进行匹配识别,将其与基于最大稳定极值区域(MSER)的算法进行比较。实验结果证明了这种方法在机场目标识别方面的有效性。 展开更多

关键词 mser算法 目标识别 飞机 实验研究.

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基于边缘增强MSER的模糊检务文本检测 被引量：2

18

作者 于晓 高玲 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期942-949,共8页

为了可以从模糊检务图像中高效、准确地提取文字信息,本文提出了基于边缘增强的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)算法和免疫遗传(immunogenetic algorithm,IGA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的... 为了可以从模糊检务图像中高效、准确地提取文字信息,本文提出了基于边缘增强的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)算法和免疫遗传(immunogenetic algorithm,IGA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的多特征自适应权重融合相结合的方法来提取模糊检务图像中的文本。利用边缘增强的MSER算法对图像文本进行检测,将所检测出的MSER进行合并得到文字候选区域;为了滤除候选区域中的非文本区域,采用特征融合公式对图像的3种特征进行融合,然后采用IGA优化SVM分类器寻找最优参数,最后将候选区域送入训练好的分类器滤除非文本。实验结果表明,相较于其他算法,本文算法有更高的真阳率与更低的假阳率,针对模糊检务图像文字提取具有更高的准确性。 展开更多

关键词 模糊检务图像 最大稳定极值区域(mser) 边缘增强 特征融合 免疫遗传算法(IGA)

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