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针对雾霾天气下照度不够、视频图像背景不断变化导致雾霾天图像质量下降、前景目标不易检测识别等现象进行了分析,解决了传统光流法无法有效单独检测跟踪目标的问题。在分析研究传统车辆识别思路及方法的基础上,提出一种光流估计与强度峰值特征提取相结合的检测方法,可以适应跟踪过程中目标特征和背景的不断变化,有效解决雾霾天气条件下车辆检测的鲁棒性问题。最后,通过实验验证了方法的有效性。 相似文献
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针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错误匹配的方法,该算法对建筑物序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该方法的匹配准确率至少高出比较方法9%。 相似文献
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