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1987年 | 1篇 |
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121.
122.
针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。 相似文献
123.
124.
针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。 相似文献
125.
针对传统亚像素配准算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出了一种曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法。采用9点相关系数曲面拟合法对图像进行粗配准,求得一个相对粗略的亚像素配准位置;在两幅图像中选取相同尺寸的子区图像,在粗略的亚像素配准位置基础上,采用梯度法最终获得精确的亚像素配准位置。不同平移关系下的样本图像亚像素配准对比实验结果表明,该算法实现了曲面拟合法和梯度法的优势互补,有效提高了图像配准的精度,最大配准绝对误差由0.17像素降低为0.02像素。 相似文献
126.
为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。 相似文献
127.
分析了RGB-D传感器的标定模型及标定方法,利用标定棋盘和Matlab工具箱对RGB-D传感器进行了标定。采用摄像机标定方法计算了彩色摄像机和深度摄像机的初始化参数,根据标定棋盘和标定板的共面关系计算了相对位姿的初始估计值,并采用非线性最小化方法对标定参数进行了优化。实验结果表明:标定后的彩色图像和深度图像的重投影误差较小,深度测量不确定性标准差比标定前约减小了1/2,有效地提高了RGB-D传感器的测量精度。 相似文献
128.
针对野外非结构化道路中存在的环境背景复杂、道路类型多变、没有清晰车道线、没有规则道路边界等难点,提出一种基于语义分割的可通行区域检测方法。对所选取的数据集进行处理,将数据集标注为可通行区域、难通行区域、不可通行区域、天空4种类型;应用双边语义分割网络Bisenet进行4种类型的分割;再应用C-均值聚类算法进行可通行区域部分的提取以及二次分割,进而实现更精细的可通行区域检测。通过验证,该方法具有良好的检测效果,平均交并比达到78%,高于传统的方法。在野外道路无人驾驶方面具有一定的实际应用价值。 相似文献
129.
130.
图像修复是指对图像破损区域进行填充或者将图像中多余物体进行移除。在Criminisi算法的基础上进行改进,在待修复块优先权的计算过程中,由于等照度线的曲率可以反映图像的局部特征,块与块之间的方差值可以反映图像的边缘信息,因此,将二者考虑进来,确保修复过程能够准确有序地进行。在寻找最佳匹配块时,将等照度线的曲率也作为一个因素增加进来,有效地提高了最佳匹配块搜索的精确性。经过仿真实验证明,改进后的算法不仅在PSNR值上比原算法有所提高,而且修复结果也比原算法更加准确可靠。 相似文献