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  1. 基于兴趣点不变矩的图像拼接

  2. 本文位居中国知网同类文章引用之前列,提出了一种基于兴趣点不变矩(IPIM) 的图像拼接技术。利用 Harris 角检测器获取图像中的兴趣点,计算兴趣点邻域的平移、旋转及尺度不变矩,通过比较各兴趣点邻域不变矩的欧式距离提取出初始特征点对,根据几何变换模型剔除伪特征对,最后利用正确映射模型实现图像的拼接。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-10-12
    • 文件大小:302080
    • 提供者:shushenlw
  1. bmp简单的距离变换

  2. bmp距离变换的源程序及效果图,包括bmp文件的读写操作,欧式距离变换,棋盘距离变换,曼哈顿距离变换等,程序简单,适用性有局限。c++编写。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:wuhandaxue2010
  1. GPU精粹2:高性能图形芯片和通用计算编程技...part1.rar

  2. 本书目录 第Ⅰ部分 几何复杂性 第1章 实现照片级真实感的虚拟 植物 5 1.1 场景管理 6 1.1.1 种植栅格 6 1.1.2 种植策略 6 1.1.3 实时优化 7 1.2 草层 7 1.2.1 通过溶解模拟Alpha透明 9 1.2.2 变化 10 1.2.3 光照 11 1.2.4 风 12 1.3 地面杂物层 12 1.4 树和灌木层 13 1.5 阴影 14 1.6 后处理 15 1.6.1 天空圆顶辉散 16 1.6.2 全场景辉光 16 1.7 本章小结 17 参考文献 1
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2012-02-07
    • 文件大小:61865984
    • 提供者:on__no
  1. 欧氏距离变换光栅扫描算法的改进及扩展

  2. 文章详细阐述了距离变换相关知识,并对欧氏距离变换做了深入剖析,通过算法改进实现了加权欧式距离变换和全形态图形(点、线、面)加权voronoi图的生成,尤其是全形态图形加权vorinoi图的生成算法首次为面状图形加权vorinoi图生成提供了算法支持,这在从前是没有的。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-05-23
    • 文件大小:182272
    • 提供者:sailingw
  1. 二值图像距离变换研究

  2. 本人对二值图像距离变换做的总结和研究分析,包括欧式距离变换和非欧式距离变换以及倒角距离变换等快速算法实现,包含完整的程序demo+参考文献+结果图像,希望大家多多指教!
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2014-01-12
    • 文件大小:689152
    • 提供者:trent1985
  1. 基于距离变换的骨架提取

  2. 本课题主要应用非欧氏距离进行距离变换,针对于不同特征的二值图像,每种距离变换可以选用不同权值的模版进行目标的骨架抽取。其效果的优劣在与欧式距离的误差和运算速度的快慢之间权衡。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-06-21
    • 文件大小:2048
    • 提供者:lily19910730
  1. 研究论文-基于SIFT的新特征提取匹配算法.pdf

  2. 针对传统的图像匹配算法特征点不稳定和匹配时间慢的问题,提出了一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法。首先对传统的Harris角点构造高斯多尺度空间,使角点具备多尺度不变性;然后采用Canny边缘提取算法修饰Harris角点以增加稳定特征点数量;最后构造SIFT特征描述符,计算多幅图像中对应特征点描述子的欧式距离,完成特征点对的匹配。实验结果表明:相比于传统的SIFT算法和SURF算法,研究所提出的方法能够有效地提高特征点匹配精度,减少图像匹配时间。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_39841365
  1. matlab开发-电子可变数据的三维欧式和伊斯坦布尔变换

  2. matlab开发-电子可变数据的三维欧式和伊斯坦布尔变换。非平凡长宽比数据的三维欧氏距离变换的实现。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-25
    • 文件大小:55296
    • 提供者:weixin_38743481
  1. 机器学习概念.pdf

  2. 介绍了机器学习中,监督学习、无监督学习、过拟合,以及采取相关的措施进行处理。6考虑下面样本特征为二维欧式空间点的两分类问题的训练集,分别用最近邻法和三近邻法给出测试样本点(1,1)的 类别 x0011122 1+ 2|+ 2 解:(1)计算距离 (x, y)Distance-(1, 1) (-1,1)Y(-1-12+(1-1)2)=2 (0,1)v(0-1)2+(1-1)^2)=1+ (02)(0-1y2+(2-1)^2)= (1,1)Y(1-1)2+(-1-1)^2)=2 (10)v(1-1)
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-26
    • 文件大小:448512
    • 提供者:qiu1440528444
  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文,可供算法工程师参考,Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:900096
    • 提供者:irwin0112
  1. 离散小波变换的异步电动机基于电流相似度的开路故障诊断

  2. 具有空间矢量控制方案的感应电动机三相电压源逆变器被广泛用于工业应用中。 遭受的故障将导致输出转矩纹波和谐波电流降低系统性能。 本文提出了一种新颖的诊断方法,用于检测和定位绝缘栅双极型变压器的开路故障。 离散小波变换被用作三相输出电流的预处理技术,近似系数被应用于获得能量矢量。 计算每两个能量矢量之间的欧式距离,以测量电流相似度以诊断故障。 当IGBT发生开路故障时,欧氏距离的值将小于正常情况下的值,然后可以检测到故障。 也可以根据提取的特征来定位故障。 仿真和实验结果表明,该方法具有较高的效率和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38601878
  1. 基于图像分割和自适应支撑权重的立体匹配算法

  2. 双目立体匹配是计算机视觉中研究的重点,针对立体匹配在深度不连续、低纹理和场景重复区域容易匹配出错的问题,提出了一种基于图像分割和改进的自适应支撑权重的立体匹配算法。该方法首先根据颜色相似性、欧式距离相似性、梯度相似性和自定义颜色内相关相似性定义初始的匹配代价关系,然后利用mean shift算法分割出不同深度区域的匹配点,根据匹配点所在的深度区域进行匹配代价重定义。在代价聚合的过程中,为了消除光照和噪声的影响,对待匹配点进行rank变换后,再进行视差值的计算,从而得到一个更加准确的视差结果。最后
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38714653
  1. 基于颜色内相关和自适应支撑权重的立体匹配算法

  2. 立体匹配的关键问题是确定一个合适的匹配代价关系,颜色内相关作为像素点的固有特性,能够有效地反映出匹配像素点间的微小差异。对传统的自适应支撑权重 (ASW)方法进行改进,提出了一种基于颜色内相关和自适应支撑窗口的立体匹配算法,该方法结合了颜色相似性、欧式距离相似性和颜色内相关相似性来确定匹配窗口内像素点的权重大小。同时为了消除光照不同对图像匹配结果的影响,将匹配点先进行rank变换后再进行匹配代价关系计算。对计算出的初始视差图进行三步优化,剔除由图像遮挡、重复等引起的不同视差错误,从而得到最终的视
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38684743
  1. 相机移动场景下的多曝光图像融合系统设计

  2. 由于相机和显示设备的动态范围远小于人眼可识别的动态范围,相机获取到的图像往往不能兼顾亮部细节与暗部细节。多曝光图像融合可以解决上述问题,但目前该方法大多基于相机与目标场景相对静止的前提。文中通过结合图像配准和图像融合,实现一个可以处理运动相机拍摄的多曝光图像的融合系统。首先,配准模块提取SURF特征点,进行欧式距离粗匹配;其次,配准模块利用RANSAC算法进行精匹配,提取变换模型参数并进行投影变换以矫正图像;最后,融合模块利用金字塔融合法融合已配准图像。实验结果表明该系统可有效矫正图像空间位置偏
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38686080