資料介紹
針對自然界中具有旋轉對稱特征物體的不規則性和隨機性特點,提出一種新的圖像旋轉目標檢測算法。使用基于隱式模型表示的方法來統計圖像中關鍵點的空間位置分布,并在此基礎上對物體的旋轉中心進行估計。通過中層特征對圖像中視覺感興趣的關鍵點進行提取,在所提取關鍵點的特征空間進行無監督學習,將這些關鍵點所在空間位置聚類為不同的旋轉特征簇,進而通過各個特征簇的投票值,獲得在特定半徑下的中心概率映射圖。使用多半徑尺度的顯著度檢測對各個半徑下得到的概率映射圖進行加權疊加,獲得圖像全局的旋轉中心概率映射圖,并通過顯著度檢測算法獲取旋轉中心坐標。實驗結果表明,該算法對自然圖像中不規則的旋轉對稱物體都能夠進行有效的檢測,對旋轉對稱中心的估計也具有較高的精度。
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