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在复杂背景下,基于单一朴素特征表示的混凝土裂缝检测算法易受光照、背景杂波的干扰.利用多种图像区域特征描述子可以提取混凝土图像区域大量丰富的纹理特征,取得良好的裂缝病害检测效果.然而高维度的图像区域特征向量给后续的裂缝分类检测过程带来巨大的存储与计算负担.针对此问题,提出一种基于图像高维特征压缩映射的混凝土表面裂缝检测算法.基于Johnson-Lindenstrauss引理,本文算法可以利用较少的区域特征向量获得关于裂缝与非裂缝区域具有良好区分度的特征描述.在高维特征压缩映射的基础上,进一步利用最小二乘支持向量机快速准确地判断出裂缝与非裂缝样本.通过在实际采集的混凝土图像数据集上进行测试验证,本文算法的训练效率比高维样本模型训练快150多倍,同时裂缝病害区域检测准确率为90.3%、召回率为91.2%,优于其他对比裂缝检测算法. 相似文献
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为解决基于稀疏表示的跟踪算法在小样本空间中出现模板漂移而在大样本空间中实时性差的问题,提出了一种基于圆形采样的双重稀疏表示目标跟踪算法.该算法对跟踪矩形窗数据进行圆形采样,这不仅保证了目标的灰度和结构信息,而且减少了背景信息干扰.同时对稀疏表示得到的小模板系数引入距离权重判断函数,判断目标样本变化情况,提高模板更新效率.最后引入HOG（histogram of oriented gradient）特征,对稀疏表示得到的多个次优解进行二次稀疏表示,有效解决小样本数量少带来的估计误差.实验结果表明,该算法能够提高小样本空间中目标跟踪的鲁棒性和实时性. 相似文献
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