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针对机载激光雷达点云数据中的平面地标检测问题,分析了以三维Hough变换为基础的传统的平面检测算法,指出其存在空间分割不一致问题,在检测法线垂向地标时出现"极点"现象。研究了三维Hough变换的空间完备分割条件,利用参数空间的对偶特性,提出了一种基于对偶空间分割的三维Hough变换算法,避免了空间不一致问题。仿真和实验证明,改进三维Hough变换算法在不增加计算量的同时,能够有效检测激光雷达点云中的平面地标。 相似文献
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针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。 相似文献
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基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于图像分割中,针对其计算速度慢的问题,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved Narrow Band Method).INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间.实验结果表明,该方法大大提高了图像分割的速度. 相似文献
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刘军 《武警工程学院学报》2008,24(4):18-22
大多数阀值算法在对具有单峰分布和非均匀光照的图像进行分割时存在着许多困难。本文提出的自动生成生长种子的边沿区域增长算法,可以较好地实现对这类图像的分割。该算法根据图像的灰度值分布,自动生成生长种子,与常用的Otsu法相比在分割单峰分布和非均匀照明的图像时,被分割的目标图像边界更精确,更清晰。 相似文献
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对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别.为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力.采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类... 相似文献