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增城高空升降车出租, 增城高空升降车租赁, 增城出租高空升降车
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更新时间:2017-03-27 【
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结合聚类参数估计的圆投影模板匹配算法研究,
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圆投影模板匹配算法分析, 均值圆投影模板匹配具有旋转不变性并且计算量较小,但其主要缺点是采用均值作向量特征,使得该算法在特征提取过程中损失大量图像信息,当环境变化时易出现目标匹配失败或定位精度不高的情况。首先对圆投影匹配原理进行简要介绍,并验证其匹配效果,再从特征相似度峰值分布的角度来说明均值圆投影下算法定位性能较差的部分原因。由于料门开度检测中不需要得到目标的旋转角度,因此仅介绍圆投影变化匹配方法中的圆环投影匹配过程,而径向投影匹配方法具有类似的原理及过程。圆环投影模板匹配方法的基本思想是以模板中心圆心,将同一半径内所有像素的均值作一组特征,此方式下提取的特征具有旋转不变性,选取了像素均值作特征且特征维数较少,可利用归一化相即可实现实时性及光照鲁棒性。
同一场景在光照不变情况下不同旋转角度时的成像,模板图像中矩形框部分,大小均100100像素,具有大致相同的旋转中心。两幅图像中矩形区域的圆环投影均值特征提取结果3.3,共包含了12个面积近似的圆环区域,圆环面积近似能够使半径较小的圆环包含更多的像素点,避免这些圆环对噪声过于敏感。 同一目标在旋转前后的圆环投影均值特征基本相等。 同一场景旋转前后的图像4. 对比基于均值的圆环投影匹配方法最大优点是将二维图像降一维向量,使匹配环节的计算量大幅减小,而算法中较耗时的同半径圆环下像素点坐标的查找,则可利用预先设定的位置查找表来快速实现。均值圆环投影匹配方法对光照变化的鲁棒性一般是通过归一化相关(NCC)来实现,定义TP和SP分别模板图像与待匹配图像的圆环投影均值特征: 当光照条件发生变化时,由于像素均值也同时呈线性变化,因此NCC能够正确的度量出TP与SP的线性相关度,从而使均值圆环投影方法具备了线性光照变化鲁棒性,该方法可表示RPT-NCC。但该方法的主要缺点也源于二维图像变换一维向量的过程,均值特征对图像信息过大的压缩易导致复杂背景图像中算法的鲁棒性较差。 选取其中若干区域作模板来测试RPT-NCC算法在目标局部邻域内的特征相似度分布情况,所选模板图像(template1~4)44如黄色矩形框,模板大小3131像素,邻域大小模板周围55像素范围,圆环个数取12,各模板的邻域特征相似度分布情况,图中相似度采用归一化相关值来描述。由测试结果可以看出,各目标位置与其局部邻域的RPT-NCC特征相似度差异并不是很大,且在某些方向上的变化非常缓慢,因此当光照条件变化或背景图像稍复杂时,圆环投影均值特征的定位准确程度及可靠性容易受到影响。
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结合聚类参数估计的改进思想针对RPT-NCC算法中均值特征较简单而导致定位能力较差的问题,考虑从改进各圆环内像素值特征描述方法的角度来解决此问题。对于灰度图像来说,直方图是最常用的灰度空域分布描述方法,但在各圆环内直接使用直方图进行匹配时计算量比较大,假设直方图灰度等级256,圆环个数circleN,则特征维数circle256N,可以看出其主要原因是图像灰度级数量较大,因此通过对图像灰度级的压缩可以显著减少特征维数。然而,灰度级压缩过程中也存在直方图信息的损失,可能会使不同图像压缩后具有相同的直方图。 图中两直方图差异较大,但按照箭头所指位置将灰度级由9级压缩至3级时将得到完全相同的直方图。对进一步分析可以发现,两直方图压缩后各灰度级对应的原图像灰度分布仍然有着较大区别,如均值及方差,上述两直方图压缩后各级对应的均值分别7.7,5,3.21μ、8,5,22μ,而标准差分别7.0,0,7.01σ、0,0,02σ。由此可见,当考虑到被压缩至同一级的灰度值在原直方图中的分布情况时,得到的信息能够用来区分不同图像,并且可大幅度减小特征维数。 压缩是通过预先指定灰度级位置来实现的,但这种压缩方式有着很大的随意性,不能保证各类别均包含一定数量的元素。对此提出利用高斯混合模型40聚类的灰度级压缩以及圆环投影特征提取与匹配方法。GMM聚类结果可用模型参数σμ,来表示,其中μ各类别中元素均值组成的向量,σ各类别中元素方差组成的向量,在此基础上加入各类别包含元素的个数向量n及各类别中元素的概率和向量P,最终得到向量σμ,,,Pn作各圆环的特征。这样,基于GMM的特征与均值圆环投影特征相比包含了更多的图像信息,而与未压缩的直方图相46比特征维数大幅减小。GMM聚类中心数一般取5~3,对于圆环投影来说最终特征维数4circleKN,其中K聚类中心数。
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