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  1. 基于图像匹配技术的飞机识别

  2. 从图像匹配原理着手,采用了3种模板匹配方法:基于德耳塔相关度量,基于改进Hausdorff距离算法和基于序贯相似性检测算法,对机场飞机进行匹配和识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-02
    • 文件大小:141312
    • 提供者:hutwangzm2008
  1. 序贯相似算法图像匹配

  2. VC++ mfc,基于序贯相似性算法SSDA的图像匹配识别定位程序、测试图片及源代码
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-11-24
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:taishsoft
  1. 现代数字图像处理技术提高及应用案详解matlab代码

  2. 提高篇 第1章 精通“图像特征提取” 1.1 图像多分辨率金字塔 1.1.1 浅析“图像金字塔” 1.1.2 例程一点通 1.1.3 典型的“图像金子塔 1.1.4 学以致用 1.2 图像的矩特征 1.2.1 认识“Hu矩” 1.2.2 解析“Zernike矩” 1.3 图像的边缘检测 1.3.1 运用一阶微分算子检测图像边缘 1.3.2 运用二阶微分算子检测图像边缘. 1.3.3 基于Canny算子检测图像边缘 1.3.4 基于SUSAN特征检测算子的边缘提取 1.3.5 基于小波变换模极大
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2012-12-21
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:yubinglove
  1. 一种快速彩色图像匹配算法

  2. 针对彩色图像匹配的特点, 利用颜色分量权重系数对序贯相似性检测算法进行了改进。 同时, 采用了粗- 精匹配相结合的分层搜索策略, 并在图像匹配过程中根据置信度对模板进行自适应 更新。实验表明, 该算法有效地减少了运算量, 提高了图像匹配的精度, 具有较好的实时性
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-12-30
    • 文件大小:327680
    • 提供者:wh_benben
  1. 序贯相似性方法进行目标跟踪源码

  2. 序贯相似性方法进行目标跟踪源码,模式识别试验课程的作业!
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2009-03-02
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:hustss
  1. 任意位姿物体机器视觉测量视差变形补正.pdf

  2. 任意位姿物体机器视觉测量视差变形补正.pdf,提出一种对机器视觉测量视场内任意位姿目标物体视差变形导致测量误差进行物体自动跟踪和变形补正的方法。在分析视差变形基础上,提出自动跟踪检测模型,得出补正参数。通过改进的序贯相似性检测算法(SSDA)模板匹配、图像的二值化处理和腐蚀、质心坐标求取和轮廓边缘搜索等计算,计算出反映目标物体位置、姿态偏移的特征参数,从而求得目标物体自动跟踪位置、姿态偏移补正量。以任意位姿M4螺母内螺纹检测为实验对象,实验结果表明,该自动跟踪补正方法可行,具有较好的跟踪一致性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38744153
  1. 图像配准

  2. 1.基于灰度值的配准 原理:将模板图在待搜索图上逐个像素移动然后进行相似度测量,根据不同的相似度测量公式,得到如下不同的算法 平均绝对差算法(MAD) :求模板图与搜索子图的差的绝对值的平均值  绝对误差和算法(SAD):求绝对误差的和(比上面少算一个平均) 误差平方和算法(SSD):(求误差的平方和) 平均误差平方和算法(MSD):(求误差的平方和的平均,比上面多算一个平均) 归一化积相关算法(NCC) 序贯相似性检测算法(SSDA) hadamard变换算法(SATD) 参考:h
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:31744
    • 提供者:weixin_38565631
  1. 一种基于马尔科夫链的冲突证据组合方法

  2. 针对智能信息处理中Dempster 组合规则不能处理高度冲突的问题,考虑到序贯证据的序列性具有高效的抗干扰性能,因此本文提出了一种基于马尔科夫链的冲突证据组合方法. 首先,从经典马尔科夫链中的确定性状态描述扩展到不确定性状态描述,然后,以滑动窗口宽度l 对序贯历史证据进行采样,并利用相似性测度计算的权重来修正它们,从而对修正后的历史证据进行马尔科夫建模,并根据转移概率矩阵,计算证据代表,最后,利用Murphy 组合规则对该证据代表组合l ¡ 1 次.当然,本文方法也比较适合批量同步融合. 大量的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38534352
  1. 基于信息熵和梯度因子的改进Criminisi图像修复方法

  2. 针对传统Criminisi算法中优先权值很快趋于零,且修复时间较长等缺点,提出一种改进的基于信息熵和梯度因子的图像修复算法。首先,将图像信息熵与梯度因子拟合为权重因子,采用优化优先权的计算方式找到最优修复块;其次,利用可度量像素块复杂度的信息熵对匹配块的搜索区域进行调整,建立搜索区域的动态法则;然后,借助于梯度因子建立匹配块模板尺寸的自适应模型,完善最优匹配块搜索策略;最后,引入序贯相似性检测算法从源区域中选取最优匹配块,实现图像的修复。实验结果表明,与传统Criminisi算法相比,所提算法无
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38705558
  1. 基于序贯相似性和布谷鸟寻优的敦煌壁画修复算法

  2. 针对Criminisi算法在修复敦煌壁画时易出现错误填充、修复效率较低等问题,提出了一种基于序贯相似性和布谷鸟寻优算法结合的敦煌壁画修复方法。首先采用P-Laplace算子重新定义数据项,改进了优先权计算方法,避免了优先权频繁趋于0的问题;其次引入动态阈值序贯相似性检测算法进行匹配块的搜索,提高了壁画修复效率;为了使匹配块选择更加合理,再利用布谷鸟寻优算法确定最佳匹配块;最后通过迭代更新完成壁画修复。通过对敦煌壁画的修复实验表明,本文方法相比于同类比较算法,取得了较好的主客观修复效果,并且修复效
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:weixin_38514732
  1. 基于序贯相似性检测的NCC目标跟踪快速匹配方法

  2. 基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种,归一化互相关匹配法具有操作简单,匹配精度高等优点,但其计算量庞大,难以满足实时跟踪的要求。提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法,并对提出的改进方法进行实验验证。实验表明,该方法可以准确快速的进行特征点匹配,减少了算法的计算时间,有效地减少了发生误匹配的概率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:650240
    • 提供者:weixin_38682086