搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 亚像素”相关记录17条 . 查询时间(0.093 秒)
DVC中基于亚像素MCI的边信息重建
分布式视频编码 边信息 运动补偿内插
2010/2/5
为了提高边信息重建质量从而提升分布式视频编码的压缩性能，在引入一种基于整像素运动补偿内插(MCI)的边信息重建算法的基础上，提出基于1/2像素和基于1/4像素的亚像素MCI边信息重建算法。实验结果表明，2种算法能有效提高边信息质量，在不改变编码端复杂度的情况下，明显提升视频编码系统的率失真性能。
一种AVS亚像素运动估计快速算法
AVS编码 运动估计 亚像素搜索
2010/2/5
为提高图像的质量和压缩率，AVS视频标准中的运动补偿精确到了1/4像素，但采用亚像素全搜索算法的计算量太大，导致整个编码器的编码速率很低。针对该问题，提出一种新的亚像素运动估计快速算法，在保证图像质量的同时，使亚像素搜索点数减少53.0%~ 76.5%，视频序列总编码时间节省了23%~33%。
基于良分布的亚像素定位角点的图像配准
图像配准 亚像素定位 良分布
2010/2/4
针对Harris检测出的角点位置会发生偏移和易产生伪角点，以及在角点匹配过程中计算复杂，容易产生误匹配等缺点，该文提出了基于良分布的亚像素定位角点的图像配准方法。该方法首先使用多尺度Harris算子检测图像的角点作为初始兴趣点，并采用自适应非极大值抑制对兴趣点的数量进行限制，以减少后续过程的计算复杂度，提高算法效率，同时使得角点在图像中处于良分布状态。然后利用亚像素定位技术进行精确定位，排除伪角点...
新型亚像素圆检测算法
计算机图形学 亚像素 中点Bresenham算法
2009/12/3
提出了一种在计算机视觉检测中用于亚像素圆检测的快速新算法，该算法把计算机图形学中的对圆形的生成算法理论引入到视觉检测中，避免了由于亚像素检圆检测带来的计算量大，速度慢的问题。实验表明，该检测方法不仅速度快，精度高，而且抗噪能力强。
期望最大化聚类的高光谱亚像素目标检测
遥感 高光谱 亚像素目标
2009/10/21
针对高光谱目标检测中复杂背景的影响，提出一种基于期望最大化聚类的亚像素目标检测方法，利用背景分解来描述复杂背景．首先，采用期望最大化聚类法实现高光谱图像的背景分解．然后，将背景子空间模型应用于分解得到的场景．由于分解得到的场景更加单一，因此该方法更适合于复杂背景下的亚像素目标检测．将提出的方法应用于实际的高光谱图像，实验结果表明这种方法具有更好的检测性能．
针对现有亚像素边缘定位算法定位精度不高的问题，基于计算机模拟和普通物理实验，比较一维灰度矩法、高斯拟合法和二次多项式插值法3种典型亚像素定位算法的边缘定位精度和抗噪能力。实验结果表明，3种算法在信噪比SNR≥40 dB时，边缘定位稳定性较好，边缘定位重复性误差小于0.01个像素。
亚像素位移插值计算方法的比较分析
非接触检测 光学测量 数字散斑 亚像素
2009/9/27
介绍了亚像素数字散斑测量中常用的高斯曲面插值、抛物面插值及梯度插值原理,推导了相关的公式,提出了一种利用计算机图像处理软件考查数字散斑测量软件精度的方法,并利用这种方法对上述三种插值方法进行了比较分析.结果表明,抛物面插值法计算速度较快,精度较高,并且误差波动较小.
基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进
亚像素 边缘检测 图像处理
2009/9/8
介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理, 针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一种改进算法. 推导了7×7 Zernike矩模板系数, 提出一种新的边缘判断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最后, 设计了3组不同的实验. 实验结果同Canny算子及G...
基于正交Fourier-Mellin矩的改进亚像素边缘检测算法
计算机视觉 图像处理 亚像素边缘检测
2009/8/4
提出一种改进的亚像素级边缘检测算法，该算法先用像素级边缘检测算子(Canny算子)定位所有可能的边缘点位置，再利用正交Fourier-Mellin矩（OFMM）算子的低径向阶与旋转不变特性在已有像素级边缘位置上进一步定位亚像素级边缘位置。实验表明，同等条件下该算法运算效率较高，不仅具有较高的检测精度(小于0.2 pixel)，且算法耗时较短。
工业CT图像的亚像素级面积测量
Facet模型 亚像素 面积测量
2009/7/22
为了提高工业CT图像测量的精度，研究了一种基于Facet模型的亚像素级面积测量方法，并将其应用于实际的工业CT图像测量中。首先采用基于Facet模型的边缘检测算法提取亚像素边缘，然后通过最小距离搜索法分离出待测目标的边缘点并排序，最后利用离散化的格林公式计算面积。其中，基于Facet模型的边缘检测算法精度高、抗噪声能力强，能为后续基于边缘的测量提供高精度的数据；最小距离搜索法在浮点型边缘点上实现了...
基于特征匹配的亚像素级全景图像配准算法
特征匹配 全景图 亚像素
2009/7/16
为了提高全景图全自动拼接中图像配准的速度和匹配稳健性，提出了一种基于相对距离法去除外点的亚像素级图像配准算法，并给出了分析和实验结果，亚像素级像素定位误差在0.01~0.1之内。在对12组图像匹配的实验结果表明，该匹配算法的匹配正确率达到100%，且匹配的时间小于目前通用的RANSAC匹配算法。
基于亚像素边缘定位点查找表的检测算法
亚像素边缘检测 查找表 计算机视觉
2009/7/16
提出了一种新型的测量图像快速亚像素边缘检测方法。首先通过计算机模拟仿真，找出图像边缘处灰度落差与边缘点偏移之间的规律性，建立了一个由灰度落差得到边缘亚像素定位点的查找表；然后结合改进的Sobel检测算子和十字窗检测法将图像边缘检测精度达到像素级，并应用查找表实现了亚像素级的检测精度。实验表明：该方法不仅得到了较高的检测精度，定位精度为0.3 pixels，而且可以大大地提高检测速度。
指纹周期/频率的亚像素精确算法
指纹 周期/频率 亚像素
2009/7/3
指纹的周期/频率是AFIS中的滤波、分割、脊线跟踪和匹配的重要参数。受图像分辨率的影响，半个像素单位的误差都可能造成周期/频率的计算错误，导致后处理过程中出现颠覆性结果。通过亚像素的计算，可以精确地输出指纹的周期矩阵和法向图，避免了方向图算法中无法计算指纹中心线急转弯的问题，使整个AFIS的性能得到了很大的提高。
基于像素分割的亚像素圆模板算法
高斯模板 双线性插值 图像旋转
2009/7/2
为提高旋转图像的质量和性能，提出了一种亚像素圆模板算法。在假设图像是连续的前提下进行逆向旋转变换;通过像素网格状分割选取亚像素圆模板的圆心;用亚像素圆模板（直径等于像素边长）进行离散化。邻域像素被圆模板覆盖的面积与圆面积的比值Rs，相应像素的颜色值Cs，旋转后像素的颜色值等于Rs和Cs的卷积。实验表明该算法图像旋转效果好于最近邻点插值和高斯模板算法，连续性接近双线性插值，计算性能明显高于双线性插值...