基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法

针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。

医用光学中基于局部特征的高效稳健立体匹配算法

医用光学中为快速消除双目立体匹配歧义,提出一种基于局部特征、稳健高效的两步立体匹配方法。用局部二进制模板/对比度(LBP/C)纹理分析描述图像纹理并构造初始匹配成本;仅在垂直、水平方向内自适应地分配权值,消除匹配特征的相似歧义性,并行双通地聚合匹配成本;由赢者通吃法得到初始视差。为消除弱纹理、重复纹理和遮挡等引起的歧义,视差求精方案包括并行双通校准视差、基于映射检测遮挡、基于极线最小二乘拟合填充遮挡。实验表明,该算法计算效率高、结构简单,易于实现并消除匹配歧义,得到精度较高且分段平滑的视差。