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书法笔画具有丰富的书写人特征,能否正确进行特征向量提取和匹配直接影响识别效果。针对SURF算法检测特征点少、误匹配率高的问题,提出了一种基于Contourlet变换的SURF算法。该算法利用Contourlet变换,在提取特征点前对书法字笔画进行子带分解(LP)和方向性滤波(DFB),得到低频和高频细节分量,采用最小欧氏距离准则(LEDC)对低频细节分量进行相似性计算,高频细节分量进一步分解后选取合适阈值提取高频特征点,然后进行SURF特征点匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配点。实验表明,改进的SURF算法不仅能更好地提取笔画特征点,提高抗噪性能,识别率也提高了3%。 相似文献
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为了减少图像中的椒盐噪声对后续图像处理的影响,针对高密度噪声污染图像,提出了基于噪声检测的高密度椒盐噪声滤波算法。噪声检测方法理论可靠,保证了较高的噪声检测率,根据噪声点邻域信号点分布的不同采用不同的策略,能最大限度的保护图像的细节信息,使得高密度噪声污染图像也能得到较好地恢复。实验结果表明,所提出的滤波算法具有较强的自适应性、较高的算法保真率及较好的滤波效果。 相似文献
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一种结合交叉熵和投影特征的图像匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于图像交叉熵的图像匹配方法对于噪声不敏感,并且具有一定的抗几何失真能力,但算法复杂度高,不适合用于实时匹配系统中.而投影变换可将图像的二维灰度降为一维的特征向量,且还具有抗噪性好的特性,因此定义图像的局部交叉投影熵,提出了一种新的图像匹配算法.该算法首先计算模板图的行、列投影;然后计算模板图和实时图的交叉投影熵;最后根据行、列交叉投影矩阵确定出最优匹配坐标.新算法不仅具有较好的抗噪和抗几何失真性能,并且提高了在强光照射及云层遮挡情况下的匹配能力.通过实验仿真并对比局部熵、局部投影熵、局部交叉熵和局部交叉投影熵四种算法的匹配效果,表明该算法不仅匹配效果良好,并且计算速度快,是一种精确而实用的图像匹配方法. 相似文献
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提出了一种十字形缝隙加载的小型宽带及圆极化微带贴片天线的设计方法。该天线通过在方形贴片上加载一个大尺寸的十字形缝隙实现天线的尺寸缩减,介质基片采用由FR4和空气层组成的层叠结构,在缝隙中嵌入L型枝节,只需通过调整枝节上同轴线馈电点的位置来获得圆极化或宽带阻抗匹配。ANSYS HFSS仿真分析表明,天线的圆极化带宽(AR≤3 dB)为1.7%,阻抗带宽(VSWR≤2)为5.8%,天线在宽带范围内具有稳定的增益,峰值增益为7.8 dB,同时贴片面积缩减了52.3%。改变馈电点的位置可调节两个谐振频率使天线阻抗带宽达到9.4%,比传统的微带贴片天线阻抗带宽提高了114%。 相似文献
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