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对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。 相似文献
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基于PSO和LSSVM回归的摄像机标定 总被引:1,自引:0,他引:1
针对摄像机非线性显式标定时很难精确地建立其复杂的数学模型,本文提出了基于粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的摄像机非线性隐式标定方法.该方法采用最小二乘回归机精确逼近图像坐标与世界坐标之间复杂的非线性成像关系;利用PSO算法搜索LSSVM回归模型的最优参数,提高LSSVM回归的收敛速度和泛化能力.通过运用标准BP神经网络、遗传算法、LSSVM及粒子群优化的LSSVM回归方法对圆阵列图案标定模板进行标定,实验结果表明:基于PSO和LSSVM回归的标定方法具有标定精度高、收敛速度快、泛化能力强等优点. 相似文献
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将NURBS小波变换方法用于叶片曲面光顺。引入NURBS的k、l次有理基函数Ri,k(u)、Rj,d(v)作为小波尺度函数,采用小波变换作为曲面光顺方法。并通过实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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刘金颂 《上海电力学院学报》2010,(9)
提出了一种新的基于Zernike矩和粒子群(PSO)算法的摄像机BP神经网络标定方法。首先,利用Zernike矩和曲率不变性求取圆形标定模板中心的亚像素坐标,提高神经网络训练数据的精度;其次,利用PSO算法优化网络的初始权重和阈值,提高网络的收敛速度和泛化能力。实验结果表明,该方法在X轴和Y轴方向的测量误差小于0.06 mm,整个测试集均方根误差为0.194 mm,证明了该方法的有效性。 相似文献
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了提高灰铸铁表面的力学性能,利用原位反应法在1050℃保温4 h制备WC复合层。通过扫描电镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)分析了WC复合层的组织和相组成。结果表明,WC层是由WC和α-Fe组成,复合层的厚度约为(45.87±1.67)μm。此外,在100 m N载荷下纳米压痕试验表明,WC层的硬度和弹性模量分别为25.09~37.74 GPa和649.55~834.17 GPa,分别是基体的2.4~3.8倍和3.5~4.4倍。通过维氏压痕法测试了WC层的断裂韧性,使用Plamqvist裂纹体系对应的公式计算了复合层的断裂韧性为(2.55±0.14)~(6.34±0.54)MPa·m~(1/2),并且WC层的断裂韧性值随着载荷的增加而减小。 相似文献
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以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性。又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差。实验证明该方法能够获得较高的标定精度。 相似文献