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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
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重要性采样
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显著性度量
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广义霍夫变换
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多分辨率分析
Key words
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