检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆工学院电子信息与自动化学院
出 处:《计算机工程与设计》2007年第2期389-391,共3页Computer Engineering and Design
摘 要:传统的规格化互相关算法在计算机视觉领域中用得较多,但其运算速度不能满足实时检测要求。用基于增量符号相关的算法对两幅图像间的缺陷进行检测可有效地缓解规格化互相关算法计算量大的问题。通过图像像素值间的大小比较得到增量图像后,计算出增量符号相关值,将它显示为与相关值成正比的亮度值就得到了检测结果图像。实验证明该方法在图像有亮度或对比度变化时仍能正确地检测出缺陷位置。Conventional normalized cross correlation (NCC) has been used extensively for many computer vision applications, but its operation speed does not meet on-line detection requirements for time-critical applications. A method using increment sign correlation (ISC) for defect detection between two images can decreases largely computational complexity of normalized cross correlation algorithm. Firstly, the increment image is computed by comparing pixel values, then increment sign correlation values are computed, last the result image is displayed as a function of the intensity whose value is proportional to the increment sign correlation value. The experimental results demonstrate that the proposed method can detect successfully defect location in the case of intensity or contrast variations.
关 键 词:规格化互相关 相似度 计算复杂度 增量符号相关 缺陷检测
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
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