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一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的. 相似文献
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一种改进的MIC的角点提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基于多格算法的MIC角点检测方法易混淆边缘点和角点、遗漏角点及角点定位不够精确等缺点,在采用高分辨率的图像后,对低分辨率图像中的候选角点周围的2×2的像素点进行进一步计算,明显地减少了原算法由低分辨率到高分辨率的变化过程中角点的漏检和虚报的概率,同时用梯度的概念进行自适应插值,通过它对角点的候选点作进一步的筛选.测试结果表明提出的方法比改进前的MIC多格算法具有更好的效果. 相似文献
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为了有效地对图像缺失数据进行恢复, 提出一种迭代张量高阶奇异值分解(HOSVD)图像缺失数据恢复方法。该方法首先利用拉格朗日乘子方法将张量核范数目标函数进行子问题分解操作, 简化了求解过程, 然后迭代地采用张量高阶奇异值分解阈值方法进行子问题求解, 最终得到恢复后的图像缺失数据。将矩阵奇异值阈值算法进行扩展而得的HOSVD阈值方法充分利用了图像内部和图像与图像之间的多重约束关系, 大大提高了恢复精度。模拟实验和真实图像实验结果显示该方法具有良好的缺失数据的恢复性能。 相似文献
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一种鲁棒性的射影重建方法——加权迭代法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种利用加权迭代来剔除出格数据并实现射影重建的方法,该方法首先利用加权来进行射影重建,再利用重投影误差的倒数作为下一次迭代的权值,如此循环,就可以使出格数据的权值接近于0,最后完成射影重建.本方法可以克服最小二乘法鲁棒性差及随机抽样算法计算量大的缺点,模拟实验和真实实验数据结果表明,该重建方法具有运算量小、鲁棒性好等优点. 相似文献
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一种加权迭代自定标算法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种利用加权迭代来抛弃出格数据的自定标算法.首先利用加权求欧氏重建及各图像点的重投影误差,再利用各点的重投影误差作为下次迭代的权值,如此循环,使出格数据的权值接近于0,最后完成摄像机的自定标.该算法可以克服最小二乘法鲁棒性差及随机抽样算法计算量大的缺点,具有运算量小、鲁棒性好等优点. 相似文献