1 燕山大学 信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学 理学院, 河北 秦皇岛 066004
物体的变形、边缘中断等因素通常对物体检测的结果影响很大。为了减小这些因素的影响, 提出一种新的基于边缘能量图的物体检测方法。边缘能量图在一定程度上反映了物体的边缘出现的概率, 便于计算并具有较好的鲁棒性。计算出图像的边缘图像, 在此基础上分别计算出模型和测试图像的边缘能量图。基于多分辨率的滑动窗口, 在图像中找出测试图像边缘能量图与模型边缘能量图最相似的区域。基于边缘能量图快速得到目标物体的轮廓。实验结果显示, 该方法使用较快的计算速度得到了相对较高的检测率。
信息光学 物体检测 边缘 能量图 多分辨率 information optics object detection edge energy image multiple resolutions
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学理学院, 河北 秦皇岛 066004
对于形状和表面纹理都有变化的物体的检测, 局部不变性算子并不适用, 而现有的局部描述符对于区分这种形状的作用也并不明显。为此本文提出了一种新的基于方向描述符的物体检测算法。根据模型轮廓图或边缘图像计算出初始描述符, 在此基础上为图像中的每一点生成方向描述符。方向描述符既可以描述边界的走向, 又可以容忍边界的较小变形。使用多分辨率加速的滑动窗口算法, 将每个有效的候选区域与模型的描述符矩阵进行匹配, 以判断此位置是否包含目标物体。实验结果显示, 本文算法取得了相对较高的检测率。
物体检测 方向 局部描述符 边缘 object detection orientation local descriptor edge
