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张岩

作品数:26 被引量:76H指数:6
供职机构:中国人民解放军军械工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金军内科研计划重点项目军队科研计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 20篇期刊文章
  • 6篇专利

领域

  • 21篇自动化与计算...
  • 8篇电子电信

主题

  • 9篇图像
  • 8篇鲁棒
  • 8篇鲁棒性
  • 7篇描述子
  • 6篇搜索
  • 5篇图像匹配
  • 5篇无人机
  • 5篇SIFT
  • 4篇搜索效率
  • 4篇目标识别
  • 3篇配准
  • 3篇自适
  • 3篇自适应
  • 3篇计算机
  • 3篇计算机视觉
  • 3篇交叠
  • 3篇高斯
  • 2篇样本点
  • 2篇实时性
  • 2篇视觉技术

机构

  • 17篇中国人民解放...
  • 9篇军械工程学院
  • 1篇吉林大学
  • 1篇中国人民解放...
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 26篇李建增
  • 26篇张岩
  • 21篇杜玉龙
  • 19篇李德良
  • 11篇范聪
  • 6篇胡永江
  • 6篇孙世宇
  • 6篇李爱华
  • 4篇张玉华
  • 4篇刘兵
  • 4篇周子栋
  • 2篇谢志刚
  • 1篇姜盼盼
  • 1篇宋瑶
  • 1篇李鹏俊
  • 1篇张帅
  • 1篇杜文博

传媒

  • 4篇军械工程学院...
  • 3篇电光与控制
  • 2篇系统工程与电...
  • 2篇无线电工程
  • 2篇计算机测量与...
  • 1篇西北工业大学...
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇计算机应用
  • 1篇北京理工大学...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇飞航导弹
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 3篇2019
  • 10篇2017
  • 7篇2016
  • 6篇2015
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于MSER与SIFT融合的多通道图像匹配算法研究被引量:1
2016年
针对传统最稳定极值区域算法,只能从灰度通道进行不变特征提取而不能充分利用彩色图像信息的缺点,以及MSER(maximally stable extremal regions)算法与SIFT(scale invariant feature transform)算法本身存在的局限性,提出一种融合MSER与SIFT的多通道图像匹配算法.首先利用HSI(hue-saturation-insensity)颜色空间,同时从三通道进行MSER特征提取,对得到的特征进行简单筛选,将S和I通道得到的MSERs经椭圆拟合与归一化处理,并在H通道得到的区域中进行SIFT特征提取,而后对所有特征利用融合了C-均值聚类法的SIFT描述子进行描述,并用高维数据的可伸缩最近邻算法(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)连接同名点,利用PROSAC(progressive sample consensus)算法去除错误点,最终实现图像之间的匹配.仿真实验证明,该方法能够解决传统MSER存在的问题,并且在提取的特征质量以及处理速度上更具优势.
杜玉龙李建增张岩李德良范聪
关键词:特征提取SIFTHSI颜色空间
基于仿真的无人机遥感图像拼接误差分析被引量:8
2015年
针对多幅无人机遥感图像连续拼接时,累积误差逐渐增大导致拼接的图像严重扭曲变形的问题,提出了一种基于前方交会的投影误差修正算法。该算法根据前方交会原理,解算出同名点对所对应3D点的空间坐标;然后,将所有3D点正射投影到同一物平面上,并将正射点重投影到像平面上,获取校正后的同名点对;最后,利用M估计抽样一致性(MSAC)算法估计单应性矩阵,并进行图像拼接演示。仿真实验结果表明,所提算法能有效地消除投影误差,进而达到抑制无人机遥感图像拼接误差的目的。
李鹏俊李建增宋瑶张岩杜玉龙
关键词:图像拼接空间前方交会单应性矩阵
一种改进的无人机航空影像配准方法被引量:1
2015年
针对目前无人机航空影像非同源、畸变大、处理量多的问题,提出一种改进的无人机航空影像配准方法;首先利用传统SIFT方法得到特征点,其次利用C均值聚类方法可实现准确的非监督分类的特点,对传统SIFT方法得到的特征点进行筛选,从而得出同名点;最后根据得到的同名点完成待匹配图像的投影变换完成配准;通过实验仿真证明该方法精度有较大提高,且可自适应处理不同图像,是一种有效的无人机航空影像匹配改良方法。
张岩李建增李德良周子栋杜玉龙
关键词:图像配准SIFTC均值聚类
基于特征匹配的目标实时识别方法
本发明公开了一种基于特征匹配的目标实时识别算法,涉及计算机视觉领域。本算法的重点在于加强目标识别的可靠性与实时性。具体方法为:首先利用快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust inv...
张岩李建增孙世宇胡永江李爱华李德良范聪张玉华刘兵
文献传递
基于POS与卫星地图改进的地图匹配定位方法被引量:2
2015年
针对目前利用地图匹配定位受底图影响大、精度低、应用范围受限的问题,根据航摄影像与POS数据以及数字卫星地图特点,提出一种基于POS与卫星地图改进的地图匹配定位方法。利用卫星地图改良传统底图扩大应用范围,其次利用POS数据,根据制定的搜索策略确定整张航片在卫星地图上的匹配区域,以提高定位速度。实验结果证明该方法无需地面控制点即可实现大范围的目标实时二维定位,而且定位精度与速度都有较大提高。
张岩李建增李德良周子栋杜玉龙
关键词:地图匹配POS
快速鲁棒性尺度不变的图像匹配方法
本发明公开了鲁棒性快速的尺度不变图像匹配方法,涉及计算机视觉领域。本发明的重点在于提高特征匹配的可靠性与实时性,提出了一种鲁棒性快速的尺度不变图像匹配方法。具体方法为,首先利用Wallis滤波与灰度均匀化减弱噪声与光照影...
李建增张岩李德良胡永江李爱华谢志刚刘兵杜玉龙范聪
文献传递
一种简单有效的图像处理混合编程方法研究
2015年
针对目前利用Visual Studio同时调用OpenCV与MATLAB进行图像处理时,配置复杂、编译繁琐、封装困难等问题,利用执行文件的调用和文本文件的编写,提出一种简单有效的图像处理混合编程的方法.分别使所调用OpenCV的C++文件与MATLAB的M文件编译成EXE可执行文件,参数传递用文本文件的读写来运行;再利用Visual Studio的MFC应用程序框架编写界面,通过编译好的能够运行的文件完成程序的编写.实验结果证明,该方法无需复杂配置,编译封装简单,保证了程序代码的保密性.
张岩李建增李德良周子栋杜玉龙
关键词:混合编程图像处理VSOPENCVMATLAB
特征匹配算法鲁棒性与速度的对比分析被引量:7
2017年
特征匹配算法是近年来计算机视觉领域的研究热点。在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、场景分类、纹理识别和数据挖掘等多个领域,特征匹配算法得到了广泛的应用。为总结特征匹配算法目前存在的问题及指出可能的发展方向,对比分析了当前使用广泛的特征匹配算法的鲁棒性与速度。综述了尺度不变特征匹配算法(SIFT)、快速稳健特征匹配算法(SURF)、二进制稳健尺度不变性特征匹配算法(BRISK)、定向的基于加速段检测子与旋转的二进制稳健独立基本特征匹配算法(ORB)、风式特征匹配算法(KAZE),以及快速风式特征匹配算法(Accelerated-KAZE),分析了算子鲁棒性与速度的影响因素。基于检测子与描述子,利用Mikolajczyk 05标准测试图集与无人机遥感影像测定并分析了复现率、查全率与错误率曲线以及耗时和正确匹配率。实验结果表明,Accelerated-KAZE算法的综合性能较强。
张岩李建增李德良杜玉龙
关键词:SIFTSURFORB
基于深度交叉CNN和免交互GrabCut的显著性检测被引量:11
2017年
针对传统显著性检测算法特征学习不足,显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出一种基于深度交叉卷积神经网络和免交互Grab Cut的显著性检测算法。该方法首先针对传统CNN模型中神经元和参数规模较大导致训练困难的不足,根据人眼视觉原理,构建深度交叉卷积神经网络模型(DCCNN);然后,采用超像素聚类方法获取图像区域特征,并通过Beltrami滤波突出图像内的边界特征,利用DCCNN对特征进行学习,在联合条件随机场框架下完成特征融合,实现显著性区域粗糙检测;最后,对粗糙检测结果自适应二值化和形态学膨胀,将显著区域的多边形逼近结果作为Grab Cut算法的输入,完成显著性区域的精确检测。实验结果表明所提算法能够有效提高显著性检测精度,具有更好的鲁棒性和普适性。
杜玉龙李建增张岩范聪
关键词:显著性检测
快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子被引量:8
2017年
为提高特征检测的可靠性与实时性,提出了一种快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust invariant scalable feature detector,FARISFD)。首先提出尺度空间组数自适应选取方法改善了检测子针对不同图像的鲁棒性,然后提出基于过渡层的尺度空间构建方法加强了尺度空间的鲁棒性,最后利用基于加速段的特征检测子(features from accelerated segment test,FAST)计算特征分数,并通过简化传统亚像素级矫正方法,提高了特征分数的计算与亚像素级矫正速度。通过复现率与耗时实验进行了验证,与5种使用广泛的检测子对比结果表明,FARISFD的鲁棒性与速度较高。
张岩李建增李德良杜玉龙
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