基于特征的hausdorff距离图像配准

针对图像配准问题,提出了基于Harris及SIFT(Scale-invariant feature transform)特征的Hausdorff距离方法来实现图像配准。首先利用harris角点检测和SIFT特征提取参考图像和待配准图像的角点,通过两种方法获得的角点在融合之后获得更大的角点搜索范围,再利用相似一致性匹配原则剔除错误角点,进而通过改进的Hausdorff距离算法完成图像的配准操作。结果证明,改进算法比传统Hausdorff距离算法运行时间更短,算法时间降低约45%,具有较强的抗噪声能力和旋转鲁棒性,提高了图像配准的效率和精确性。

基于多特征融合的Camshift结合Kalman预测的实时性视觉跟踪算法研究

根据传统CamShift算法的研究,由于它仅采用颜色作为特征,容易产生错误跟踪,本文提出了一种基于多特征融合的camshift结合kalman预测的实时性视觉跟踪算法,采用颜色直方图与灰度梯度直方图,进行加权处理,有效解决背景干扰,实时性跟踪的问题,实验表明本文算法可以实时性跟踪并且在迭代次数上有所下降,提高了跟踪的准确性和效率。