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  1. 图像局部不变性特征与描述

  2. 本书详细论述了图像局部特征的提取理论与方法。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-10-04
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:sxxazb
  1. 基于局部特征的图像边缘检测

  2. 基于局部特征的图像边缘检测 。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-12-02
    • 文件大小:399360
    • 提供者:liwuwu0308
  1. 《图像局部不变性特征与描述》

  2. 《图像局部不变性特征与描述》中文资料。 本书描述和研究了SIFT算法和SURF算法。 介绍了有关局部不变性的历史沿革和基本概念,介绍了有关局部不变性的尺度空间理论,给出了局部不变性的实现方法,最后评价了各种局部不变性方法并给出了若干使用实例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-12-17
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:hellotruth
  1. 一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法

  2. 一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-11-18
    • 文件大小:525312
    • 提供者:yyshawn
  1. 对亮度变化鲁棒的图像局部特征描述子及其匹配算法

  2. 对亮度变化的图像局部特征描述子及图像匹配,关于图像匹配的一些基本的内容,适合做论文时做相应的参考
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-15
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:ashengdemeng
  1. 图像局部特征不变性特征描述

  2. 详细描述了图像局部特征及其对应算法,并针对sift和surf算法做了详细描述
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-08-07
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:luxiankao
  1. 图像局部不变性特征与描述

  2. 图像局部不变性特征与描述,很不错的一本书,适合不喜欢看英文文献的初学者。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-10-08
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:wmmhaiqi
  1. 图像局部不变性特征与描述

  2. 局部特征是从图像局部区域中抽取的特征,可以提供一种具有统计意义的图像内容表述;全局特征(比如颜色直方图)可以描述图像的内容,具有很好的检索性能
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:qq_24599599
  1. 基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究

  2. 文档,主讲了基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-15
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:zhang_ying_8071
  1. 多模态鲁棒的局部特征描述符_赵春阳

  2. 针对基于灰度的局部特征匹配方法对图像对比度变化敏感,导致在多模态图像配准应用中性能大幅下降的问题,提出了一种多模态鲁棒的局部特征描述符和匹配方法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-27
    • 文件大小:733184
    • 提供者:huyiqun6
  1. Sift图像局部特征提取方法及应用研究

  2. 基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景,已经吸引了很多学者的关注,并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配,对于图像的模糊、旋转、平移和尺度变换具有很强的鲁棒性,甚至对图像光照和视点变化具有一定的鲁棒性。本文主要研究了基于 SIFT 局部图像特征点提取算法。首先对特征点提取的原理进行了详细研究,针对SIFT算法原理分模块进行了研究;然后本文对SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域的应用进行了讨论;最后,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-13
    • 文件大小:20971520
    • 提供者:programmer0000
  1. 基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf

  2. 基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-21
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf

  2. 基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-21
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 煤与矸石图像纹理特征提取方法

  2. 针对现有煤与矸石图像处理方法存在提取特征参数少、识别精度低等问题,提出了一种融合局部二值模式和灰度共生矩阵的煤与矸石图像纹理特征提取方法。首先将煤与矸石预处理后的图像转换为局部二值模式图像,再利用该图像生成灰度共生矩阵,以角二阶距、相关性、对比度和熵作为纹理特征进行均值和归一化处理,最后用支持向量机进行训练,得出识别结果。实验结果表明,该方法能够有效地提取到煤与矸石图像的纹理特征,煤和矸石的识别率分别为94%和96%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:373760
    • 提供者:weixin_38636461
  1. 基于全局和局部特征的目标识别研究

  2. 为提高目标识别的准确性和快速性,提出了基于全局和局部特征对目标识别的方法。基于颜色直方图提取全局颜色特征,利用多尺度空间来表达目标的局部特征,最后将全局和局部特征进行数据融合得到图像的识别结果。实验结果表明,该方法很好地结合了目标的整体和局部信息,能有效地识别目标,且识别效果优于单一的全局特征和局部特征的识别效果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:425984
    • 提供者:weixin_38682242
  1. 一种基于局部特征分析的多聚焦图像融合方法

  2. 提出了一种基于局部特征分析的多聚焦图像融合方法。首先采用二维经验模式分解(BEMD)对不同聚焦图像进行分解,得到多个内蕴模函数(IMF)分量,然后提取出第一个IMF分量的统计信息作为图像融合的依据,对多张不同聚焦的图像进行融合,得到最终的融合图像。实验结果表明,本文提出的均值IMF方案与其他方案相比,具有较高的融合质量和较低的计算复杂度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:319488
    • 提供者:weixin_38608688
  1. 基于层次视觉网络模型的图像局部特征表示方法

  2. 基于层次视觉网络模型的图像局部特征表示方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38648800
  1. HOMPC:基于幅度和相位一致性信息相结合的多传感器遥感图像局部特征描述符

  2. HOMPC:基于幅度和相位一致性信息相结合的多传感器遥感图像局部特征描述符
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38528180
  1. 图像局部特征点检测算法综述

  2. 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结。本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:238592
    • 提供者:weixin_38685793
  1. 图像局部特征点检测算法综述

  2. 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结。本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:238592
    • 提供者:weixin_38704830
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