湖北省教育厅优秀中青年人才项目(Q20111907)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 相关作者：廖宇郭黎廖红华李军陈为龙更多>>
- 相关机构：湖北民族大学四川师范大学四川大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金湖北省教育厅优秀中青年人才项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种改进的RANSAC图像匹配算法被引量：2
- 2014年
- 图像匹配(Image registration)是将不同时间、不同成像设备在不同条件下(气候、光照、方位等)获取的两幅或多幅图像进行匹配的过程。图像匹配是图像分析和处理的基本问题,在计算机视觉、模式识别、医学图像处理、遥感融合、影像分析等领域都有重要应用。采用最广泛的是基于特征点的图像匹配算法,其中用得最多的是采用SIFT(scale invariant feature transform)算子来描述一幅图像的特征,进而采用RANSAC算法来剔除误匹配点。然而传统RANSAC算法在图像不同尺度上去掉误匹配点的精度不高。因此,本文提出一种改进RANSAC算法的图像匹配算法,可以大大提高特征点的寻找和匹配精度,得到较好的匹配结果。
- 郭黎高泽林廖宇
- 关键词：特征点图像匹配RANSACSIFT
- 基于最大后验概率的单视频时间超分辨率重建算法被引量：3
- 2014年
- 任何视频摄像设备均具有一定的时间分辨率限制,时间分辨率不足会造成视频中存在运动模糊和运动混叠现象。针对这一问题常用的解决方法是空间去模糊和时间插值,然而这些方法无法从根本上解决问题。提出一种基于最大后验概率(MAP)的单视频时间超分辨率重建方法,该方法通过重建约束来确定条件概率模型,然后利用视频自身具有的时间自相似先验信息得到先验信息模型,最后求得基于最大后验概率的估计值,即通过对单个低时间分辨率视频重建来得到高时间分辨率视频,从而有效解决由于相机曝光时间过长所造成的"运动模糊"和相机帧率不足引起的"运动混叠"现象。通过理论分析与实验,证明了所提方法的有效性。
- 郭黎廖宇陈为龙廖红华李军向军
- 关键词：超分辨率
