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结合特征点与极谐变换的图像拼接 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种新的结合特征点与极谐变换（Polar Harmonic Transform,PHT）的图像拼接算法。利用Harris角检测器提取图像中的特征点,计算特征点圆形邻域的PHT特征矢量,并通过计算欧氏距离作为特征点匹配的依据提取出初始特征点对。根据几何变换模型剔除伪匹配对,利用正确映射模型计算出变换参数,采用加权平均法得到图像的拼接结果。实验结果表明了算法的有效性。 相似文献
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频繁模式的发现是数据挖掘中非常重要且很有意义的一项工作,然而通常情况下生成的频繁模式数量非常巨大,因此如何有效地表示挖掘到的频繁模式就变得尤其重要,提出一种新的频繁模式的约简表示方法,即利用支持向量回归(SVR)方法对频繁模式进行拟合,根据参数调节最后的压缩比和总误差,对于大数据量不便于SVR一次计算的情况,提出利用聚类方法将得到的频繁模式进行分区,然后利用SVR方法对各个区的频繁模式进行回归分析,两者比较的结果表明一次性的全局拟合的效果更好.通过实验验证表明了该方法的有效性. 相似文献
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