搜索资源列表
sift5
- :研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简 化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点. -: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
2013
- 基于单目相机和激光测距仪, 文章提出从一幅图像中识别出非合作目标物体上的矩形面,并提取出 4 个顶点坐标的特征提取方法,为位姿的测量提供必要的信息 提出以激光点为参考, 距离激光点最近的 4 条边 界为矩形面边界的判定准则,并根据激光点到直线的垂足和边界端点约束排除干扰线段 该方法能有效地判 定出矩形面且顶点定位准确,在空间机器人视觉伺服控制半物理仿真系统上得到了验证。-An approach to identi fying the rectangular plane of the
Matlab
- nonmaxsup——非最大值抑制 hysthresh——设定阈值区间，返回一个二值化图像 canny——边缘探测，图像边缘增强 adjgamma——调整图像的伽马值 findline——利用线性Hough变换和Canny边缘探测得到的线上各点的坐标 circlecoords——返回由圆的半径和圆心坐标决定的圆上各点像素的坐标 houghcircle——取一幅经过canny变换的图像，利用hough变换找到图像中的一个圆 findcircle——计算所得线上各点
tqzxjx
- 在图像分类与识别算法研究中，目标几何特征的提取通常需要计算目标图像的最小外接矩形以获取长、宽等属性。针对该特点， 提出一种利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形的算法。该算法只需根据顶点链中垂直或水平方向上的 点坐标即可求出目标的面积、形心和主轴。基于顶点链码和离散格林的主轴法和旋转法可快速求出目标的最小外接矩形。实验结果表明， 旋转法的运算速度是现有算法的 2 倍左右，主轴法的速度又比旋转法快速 2 倍左右-In the image classificat
fast-template-matching
- 本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理， 通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
SLAM
- 本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的 位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创