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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
61.
针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3%,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100%。 相似文献
62.
多方向线性特征提取的模板构造及处理方法 总被引:2,自引:0,他引:2
黄毅 《合肥工业大学学报(自然科学版)》1998,(2)
常用的空域定向滤波模板方法具有较好的方向针对性,但是对于某些研究方向,如提取遥感图象线性特征等,常用的定向滤波模板不太适合,原因是它所提供的多个方向中,有重复多余的方向,因而模板方向就少得不足以全面反映被处理遥感图象的特点,不利于图象中线性特征的提取及模式识别。文章在常用的空域定向滤波模板基础上,对构造新的多方向和多尺寸的滤波模板,进行了有效的研究及详细的阐述。 相似文献
63.
藏药抱茎獐牙菜的胚胎学研究 总被引:6,自引:0,他引:6
抱茎獐牙菜(SwertiafranchitianaMaxim.)花药4室,药壁发育为双子叶型;绒毡层异型起源,为非典型腺质型绒毡层;中层2层;花药壁表皮宿存,与药室内壁一起纤维状加厚.胞质分裂为同时型,四分体的排列方式为四面体型;成熟花粉为2细胞.子房2心皮,1室,8列胚珠,为侧膜胎座.薄珠心,单珠被,倒生胚珠.胚囊发育为蓼型.珠孔受精,受精作用属于有丝分裂前配子体融合类型.胚乳发育为核型.胚胎发育为茄型酸浆Ⅰ变型.反足细胞分裂为5~8个,宿存,每个细胞均多核和异常膨大,反足细胞形成的吸器明显,并在胚乳层之外形成染色深的类似“外胚乳”的结构.果实成熟时,种子只发育至球型胚早期阶段.反足细胞在龙胆科一些高山短命植物中的宿存与分裂具有重要的生殖适应与进化意义,这对于龙胆科一年生植物在青藏高原严酷的环境下,甚至在只有几周的生长季节内完成其生活史是十分重要的 相似文献
64.
矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比(PSNR)。 相似文献
65.
根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于BP神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了BP学习算法的加速问题.实验证明,这种方法的分割效果较好. 相似文献
66.
提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法.本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数.对CT,MRI和超声图像的分割表明本方法有效方便. 相似文献
67.
基于TMS320C80的视频图像处理系统的研制 总被引:6,自引:0,他引:6
目的 研究基于多处理器的并行运算在图像处理中的应用,方法 建立TMS320C80硬件平台,采用C语言与两种汇编语言混合编程的方法实现图像蝗并行处理,结果 该图像处理系统能够完成图像的实时处理,进行边缘提取的速度可达到30帧/s,采用互相关模板匹配方法进行跟踪的速度可达到14帧/s,结论 基于多CPU的并行运算可以对图像进行实时处理,减少硬件系统的复杂性,并行运算的效率主要由多个任务在多个处理器上的 相似文献
68.
基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法.实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求.实验用图包括自然景物图和人工合成图.此外,用BranchAndBound算法得出比较结果.实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配. 相似文献
69.
从讨论物体表面的特性出发,研究了立体视觉中可匹配点存在的集合以及唯一匹配问题,指出了可匹配点集与成象系统焦点位置及其物体表面法线之间的关系,证明了空间曲线在两幅图象上投影的孤长之比和变形的物理特性。 相似文献
70.
基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法.图象预处理阶段采用人机交互方式下3种半自动方法提取商标图象各区域对象.检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Hausdorf距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力.实验结果表明,该方法有效和实用. 相似文献