基于重要性采样的广义霍夫变换算法

宋晨菲, 张彤

桂林电子科技大学学报 ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (05) : 405 -410.

PDF
桂林电子科技大学学报 ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (05) : 405 -410. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2020.05.006

基于重要性采样的广义霍夫变换算法

作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

针对物体检测中传统广义霍夫变换算法计算量大、效率低以及基于特征匹配算法对于放缩旋转图像的误检问题,提出一种基于重要性采样的广义霍夫变换算法。将广义霍夫变换置于重要性采样框架中,边缘点根据显著性度量值筛选,作为广义霍夫变换的投票元素,并采用加权多分辨率分析方法,极大地减少了计算量。通过多种实验(放缩、旋转、加噪、遮挡等)与其他相似方法进行对比,结果表明,该算法检测精度及效率较高。

关键词

物体检测 / 重要性采样 / 显著性度量 / 广义霍夫变换 / 多分辨率分析

Key words

引用本文

引用格式 ▾
宋晨菲, 张彤 基于重要性采样的广义霍夫变换算法[J]. 桂林电子科技大学学报, 2020, 40(05): 405-410 DOI:10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2020.05.006

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

27

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/