高亚男
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 形变冗余的改进GHT目标双层定位方法研究被引量：2
- 2011年
- 经典广义Hough变换可以较好地解决非形变目标定位问题,但对于存在形变的目标定位问题存在不少困难。为解决该问题,同时考虑如何提高检测定位速度与减少存储消耗,在粗定位与精确定位两级框架下提出基于改进GHT形变目标两层定位快速算法。粗定位过程首先利用图像的局域二进制模式的直方图特征对图像进行全局搜索,检测出目标大致范围;在精确定位过程中,通过建立模板图像边缘像素的R表,使待检测图像边缘像素在约束的参数范围内依据该R表进行局部搜索,并通过一个投票结果散布窗对得到的累积矩阵进行集中化处理,达到把每一点邻域内投票结果集中在某点的目的,从而给出最后的检测结果。实验表明,本文算法能够较好的解决一定程度形变目标的定位问题,同时减少了运算时间以及存储消耗,检测稳定性高,具有一定应用意义。
- 胡正平高亚男
- 关键词：广义HOUGH变换
- 基于角度扩展形状上下文描述的目标检测算法研究被引量：1
- 2010年
- 广义Hough变换的轮廓R表以及传统形状上下文是一种较好的形状描述算子,它们可以较好地解决非形变目标定位问题,但是对于解决存在形变的目标检测定位问题却存在不少困难。为解决该问题提出基于角度扩展的改进形状上下文图像特征描述。传统形状上下文形状描述器对于相近的两条边缘线具有不同的角度描述,在描述其相似度时会产生一定的偏差。通过对传统形状上下文描述图像特征的角度参数进行扩展,可以在一定程度上提高检测算法在目标发生形变情况下的鲁棒性。实验表明,本文算法通过对目标样本的训练能够有效的抽取稳定的形状上下文特征,然后通过匹配投票检测出目标位置,在计算机视觉领域具有一定的应用意义。
- 胡正平高亚男
- 关键词：目标检测形状上下文
