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提出一种基于对齐度和模糊梯度相似性的图像配准方法．该方法利用小波多尺度积提取边缘图像和特征点，然后利用角度直方图估计旋转角度，再使用提出的基于对齐度和模糊梯度相似性的配准准则来确定匹配点对．实验结果表明，该方法精确性较高，并具有一定的抗噪性． 相似文献
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为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FDCIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性. 相似文献
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