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图像匹配是处理和解决各种图像信息的基础,已经成为虚拟现实和计算机可视化领域的研究热点。一直以来,研究人员对图像匹配技术进行了大量的研究,推出了许多匹配算法,其中特征匹配算法有着较高的精确度和稳定性,特别是基于尺度空间的特征检测可以很精确的对图像进行特征检测和匹配。SIFT（Sale Invariant Feature Transform即尺度不变特征变换）特征匹配算法就是其中比较成功的一种算法。图像中有很多关键点对尺度变换、旋转、亮度变化等现象能保持稳定不变的特征。SIFT特征匹配算法就是提取这些关键点来实现图像匹配。其强大的匹配能力,可处理图像之间发生位移、旋转、视角变换,仿射变换,光照变化情况下的匹配问题,更为精准的实现图像的匹配。 相似文献
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Sobel算法是常用的图像处理的边缘检测算法,具有实现简单、速度快的优点,但是只采用两个方向模板,使得Sobel算子对于纹理复杂的图像,边缘检测效果较差。本文实现了一种四向加权微分算法作为对Sobel算法的扩展,不但产生较好的检测效果,而且对噪声具有平滑作用,可以提供较为精确的边缘定位信息。 相似文献
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陈史政 《福建广播电视大学学报》2009,(1):60-63
图像配准技术是进行图像融合、图像变化分析、图像模式识别、三维重构等操作的前提,目前应用领域很广泛。本文根据常用的图像配准理论与几何变换知识,采用一种基于角点特征和互信息的图像配准算法进行图像配准粗配,并计算出一个初步的转换矩阵,再对图像边缘进行进一步的细配,将图像配准分成两个阶段完成。 相似文献
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车牌图像研究中,由于天气、拍摄角度影响,使得获取的车牌图像模糊现象,给车牌识别系统带来了难度本文提出一种新的预处理算法,采用Sobel和Robert算法对图像进行边缘检测,该算法原理简单,容易实现,处理速度快,有效地解决车牌字符预处理中的难题． 相似文献
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样条二进小波具有时间连续性和平移不变性等许多优良特性,在边缘检测等领域中已取得了成功的应用。本文重点研究了样条二进小波在人脸识别中的应用情况。首先,介绍了样条函数及其构造的样条二进小波,介绍了五类常见的样条二进小波;然后对现有的基于小波变换的人脸识别方法进行了分析,并提出了一类基于样条二进小波的人脸识别方法。最后对基于各类样条二进小波的人脸识别进行了实验比较。在JAFFE和Yale人脸库上的实验结果显示:应用正交样条二进小波和零反对称样条二进小波分解得到的边缘细节子图具有最好的效果。进一步的实验验证:基于样条二进小波的人脸识别算法取得了比基于离散小波和基于Gabor小波的算法更好的性能。 相似文献
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本文主要研究无人作战机目标识别与跟踪实现技术,分析了图像融合技术及其优点,阐述了不同的视觉识别与定位系统算法.介绍了基于互信息的配准算法和基于小波变换的融合算法的原理.研究了移动物体的跟踪、无人机目标识别与定位具体过程及其仿真技术,并对此进行了相关的实验仿真. 相似文献
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本文主要使用可视化开发工具VTK对基于DICOM格式的CT图像序列进行三维重建,重点研究传统经典算法Marching Cubes（MC）,针对MC算法存在执行效率低,产生的三角面片多等缺点,提出了一种改进的MC算法,并通过具体事例的实验结果表明了,改进的MC算法在保证三维重建的效果下,有效的提高了算法效率. 相似文献
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常规文档碎片拼接方法一般碎片边缘的特征（如尖角特征,几何特征等）,而后将各纸片的特征进行匹配拼接.本文基于拉普拉斯算子及Hough变换获取边缘灰度特征,从而提出一种新型文档碎片半自动拼接方法. 相似文献
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为了有效提高数字图像文字提取技术的识别率,文章在数字图像处理技术研究的基础上,对图像文本区域定位技术进行研究,并重点介绍了本文提出的文本区域定位算法.算法的详细流程主要包括边缘检测、二值化处理、文本形态处理以及背景噪声去除等,通过在Matlab5.0环境下进行仿真分析,可以看到本文提出的文本区域定位算法能够较好的实现对图像中的文字区域进行定位。 相似文献
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长期以来,傅里叶变换一直是空间域与频率域转换图像处理的基础技术,然而傅氏变换必须覆盖整个空间区域,导致不能了解局部信息.小波变换在Gobor提出的窗口傅里叶变换的基础上逐步发展起来,不仅能满足人们了解图像细节的需要,已成为数字图像多分辨率理论的主要分析工具,也可应用于印刷品质量的客观分析和评价. 相似文献
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在算法主导信息分发的传播中,技术与资本合谋下的算法权力日益隐秘地扩张.不同于传统文化工业的规模复制,短视频的工业化生产表现出个性化规模定制的特点.通过技术实现升级的短视频文化工业受控于算法权力,算法权力在个性化推荐的表象下实施符合资本意志的控制.本文以文化工业理论作为研究路径,力图揭示算法分发下短视频工业化生产的新特征,并对算法权力进行反思. 相似文献
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本文提出了一种基于DWT的数字水印算法。算法首先对水印图像做混沌置乱以及压缩编码,既加强水印的鲁棒性,又提高了水印的嵌入容量。综合考虑水印的鲁棒性和透明性,本算法采用水印信息的多分辨率重复嵌入思想。将原始图像3级小波分解后的系数进行排序分组,据此,针对不同分组,采用不同强度的嵌入系数,进行相应水印分解子图的重复嵌入。各子图分组数目即为水印重复嵌入的次数。并且在Matlab环境中进行仿真实验,验证了这种水印算法是可行的,具有一定的鲁棒性也能够提高水印嵌入的容量。 相似文献
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本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能. 相似文献
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文本分类是信息检索领域的重要应用之一,由于采用统一特征向量形式表示所有文档,导致针对每个文档的特征向量具有高维性和稀疏性,从而影响文档分类的性能和精度。为有效提升文本特征选择的准确度,本文首先提出基于信息增益的特征选择函数改进方法,提高特征选择的精度。KNN(K-Nearest Neighbor)算法是文本分类中广泛应用的算法,本文针对经典KNN计算量大、类别标定函数精度不高的问题,提出基于训练集裁剪的加权KNN算法。该算法通过对训练集进行裁剪提升了分类算法的计算效率,通过模糊集的隶属度函数提升分类算法的准确性。在公开数据上的实验结果及实验分析证明了算法的有效性。 相似文献