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基于RANSAC的单应性矩阵估计优化算法
被引量:
1
1
作者
赖焕杰
孟祥印
+2 位作者
肖世德
胡锴沣
李召鑫
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期135-138,共4页
图像特征匹配是机器视觉处理技术的关键环节。在图像特征匹配中,需要根据检测到的特征点及其相应的特征描述子进行特征点匹配。在众多匹配方法中,传统随机抽样一致性(RANSAC)算法因为能利用随机抽样从样本集中剔除误匹配点,再对单应性...
图像特征匹配是机器视觉处理技术的关键环节。在图像特征匹配中,需要根据检测到的特征点及其相应的特征描述子进行特征点匹配。在众多匹配方法中,传统随机抽样一致性(RANSAC)算法因为能利用随机抽样从样本集中剔除误匹配点,再对单应性矩阵进行估计,而获得了广泛的应用,但其模型参数估计依然存在精度不高和效率较低的问题。本文用基于先验概率抽样的方法代替随机抽样方法,同时,使用二次匹配代替正向匹配来计算重投影误差,使用标准测试图集进行实验。实验结果表明:单应性矩阵的估计精度和效率分别提升了48.42%和53.57%。
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关键词
特征匹配
单应性矩阵估计
随机抽样一致性算法
先验概率
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职称材料
面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络
2
作者
张海波
寇姣姣
+3 位作者
杨兴
海琳琦
周明全
耿国华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期379-387,共9页
针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼...
针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.
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关键词
图像拼接
U-Net++
单应性矩阵估计
内容校正
青花瓷碎片
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职称材料
题名
基于RANSAC的单应性矩阵估计优化算法
被引量:
1
1
作者
赖焕杰
孟祥印
肖世德
胡锴沣
李召鑫
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期135-138,共4页
文摘
图像特征匹配是机器视觉处理技术的关键环节。在图像特征匹配中,需要根据检测到的特征点及其相应的特征描述子进行特征点匹配。在众多匹配方法中,传统随机抽样一致性(RANSAC)算法因为能利用随机抽样从样本集中剔除误匹配点,再对单应性矩阵进行估计,而获得了广泛的应用,但其模型参数估计依然存在精度不高和效率较低的问题。本文用基于先验概率抽样的方法代替随机抽样方法,同时,使用二次匹配代替正向匹配来计算重投影误差,使用标准测试图集进行实验。实验结果表明:单应性矩阵的估计精度和效率分别提升了48.42%和53.57%。
关键词
特征匹配
单应性矩阵估计
随机抽样一致性算法
先验概率
Keywords
feature matching
homography matrix estimation
random sampling consensus(RANSAC)algorithm
prior probability
分类号
TP294.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络
2
作者
张海波
寇姣姣
杨兴
海琳琦
周明全
耿国华
机构
西北大学信息科学与技术学院
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期379-387,共9页
基金
国家自然科学基金(2019YFC1521102,2019YFC1521103,61731015,61902317)
陕西省自然科学基金(2019JQ-166)
+1 种基金
陕西省重点产业链项目(2019ZDLSF07-02)
青海省重点研发计划(2020-SF-142)。
文摘
针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.
关键词
图像拼接
U-Net++
单应性矩阵估计
内容校正
青花瓷碎片
Keywords
image stitching
U-Net++
homography matrix estimation
content correction
blue and white porcelain fragment
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RANSAC的单应性矩阵估计优化算法
赖焕杰
孟祥印
肖世德
胡锴沣
李召鑫
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络
张海波
寇姣姣
杨兴
海琳琦
周明全
耿国华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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