王海罗
- 作品数：8 被引量：17H指数：2
- 供职机构：北京理工大学自动化学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信交通运输工程更多>>
- 鲁棒的新型特征提取和匹配算法被引量：1
- 2013年
- 针对现有图像特征匹配算法高复杂度、耗时长等问题,提出一种基于局部特征点的新型特征匹配算法。首先,构建尺度金字塔,在不同的尺度上进行FAST特征点检测,根据特征点的Harris响应对特征点进行排序选取;然后利用图像的矩和积分图的方法获得特征点方向,再根据同心圆的采样模式构造特征点向量,最后根据特征点向量的汉明距离进行特征匹配。实验研究表明,该算法在图像有一定程度的缩放、旋转和噪声影响的条件下,运行效果仍然稳定可靠。与传统的SIFT算法相比,该算法在保证特征提取与匹配良好性能的前提下,运行速度要比SIFT算法快数倍。
- 王海罗汪渤
- 关键词：特征提取SIFT算法
- 基于超像素融合算法的显著区域检测被引量：1
- 2015年
- 针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法.首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型.通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图.实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.
- 王海罗汪渤周志强李笋踪华
- 关键词：图模型最小生成树显著性检测
- 基于DSPACE的寻北仪实时仿真研究
- 简单介绍捷联式寻北仪的基本工作原理，提出集成平台一体化设计思想，对寻北控制系统进行建模并优化SIMULINK模型，再将其移植到DSPACE仿真计算机上，并在仿真环境中加入现有的挠性陀螺和加速度计等实体设备，实现硬件在回路...
- 秦旭全 崔燕王海罗
- 文献传递网络资源链接
- 基于稀疏表示和粒子滤波的在线目标跟踪算法被引量：5
- 2016年
- 针对目标跟踪过程中由于外形变化或者遮挡所造成的跟踪效果下降或导致漂移的问题,提出一种粒子滤波框架下基于稀疏表示的在线目标跟踪算法.采用分层梯度方向直方图(PHOG)特征对目标模板进行描述,并且每一个候选模板都可以通过PHOG基向量和琐碎模板进行稀疏表示,进而利用L1范数最小化方法进行最优求解.为保证在遮挡的情况下目标跟踪的精度,对目标遮挡部分和非遮挡部分进行拆分建模,并利用PCA子空间增量学习的方式不断更新目标跟踪模型.通过对具有挑战性的跟踪视频进行定性和定量分析,实验证明该方法在跟踪精度上要优于传统的跟踪方法.
- 王海罗汪渤高志峰周志强李笋
- 基于区域分割和引导滤波的多聚焦图像融合被引量：2
- 2015年
- 针对多聚焦图像可能出现局部配准不理想的情况,提出了一种基于区域分割和图像引导滤波的失配准鲁棒多聚焦图像融合算法.首先通过构造基于结构张量的聚焦评价函数,对每幅输入图像进行聚焦度评价;然后建立包含图像聚焦度的全局能量函数,并通过Graph Cut算法分割出每幅图像的聚焦区域;最后利用图像引导滤波对每个聚焦区域进行细化得到每幅图像的融合权重,在梯度域上进行图像复原得到融合图像.实验结果表明,该方法不仅可以在多聚焦图像失配准的情况下进行图像融合,而且有效地保持了图像的边缘,在主客观评价指标上均有较大的提升.
- 李笋汪渤周志强踪华王海罗
- 关键词：多聚焦图像融合梯度域
- 强干扰条件下的星体提取方法被引量：1
- 2014年
- 为了解决在强干扰条件下星体提取问题,提出了一种基于边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法,首先用一种边缘检测算法分割星图,然后对像素进行标记,最后利用自适应阈值对星体的目标像素进一步筛选.并对像素标记算法进行改进,改进的算法在标记目标像素时,同时分析与它相邻的像素的连通性,使得属于同一星体的所有像素只分配一个标记值,提高了星图处理的效率.试验结果表明,该处理方法对强干扰噪声具有更好的鲁棒性、且运算速度更快,精度也有所提高.提出的边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法有助于在强干扰条件下分离星体目标和背景,改进的像素标记方法,可以更快地区分不同的星体,便于工程应用.
- 踪华高晓颖汪渤王海罗李磊
- 关键词：边缘检测自适应阈值像素标记
- 基于局部特征描述子的新型景象匹配算法
- 在景象匹配作为末制导辅助惯性组合导航系统中,针对图像匹配算法高可靠性、高分辨率、高计算速度的要求,本文提出一种基于局部特征点的新型景象匹配算法.首先构建多尺度空间,在不同的尺度上进行特征点的检测,然后对特征点进行选优提取...
- 王海罗汪渤郑智辉李笋
- 关键词：景象匹配描述子
- 文献传递
- 基于颜色增强变换和MSER检测的烟雾检测算法被引量：7
- 2016年
- 在远距离烟雾视频监控中,当烟雾区域小或运动缓慢时,烟雾检测变得非常困难,为了解决这一问题,提出了一种基于烟雾增强颜色变换和MSER(maximally stable extremal regions)检测的烟雾检测算法.首先提出了一种新型烟雾增强颜色变换,可使变换后图像中烟雾区域更加突出,便于后续的分割;其次在变换图像上检测MSER区域,分割出烟雾区域,避免了基于颜色信息或运动信息等传统方法难以准确分割烟雾的缺点;最后针对烟雾的特点,提出了烟雾的静态和动态判据,并以通过静态和动态判据的次数判定是否为烟雾,并进行报警.实验结果表明,该算法可在远距离烟雾视频监控中准确地检测出烟雾区域,具有较高的可靠性.
- 李笋石永生汪渤周志强王海罗
