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一种遥感影像的自动配准方法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础.提出了一种基于SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法.利用SUSAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对.根据这些角点对对图像配准.试验表明该方法能有效的实现影像自动配准. 相似文献
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融合奇异值分解和线性鉴别分析的人脸识别算法 总被引:6,自引:0,他引:6
本文提出了奇异值分解(SVD)和线性鉴别分析(LDA)相结合的人脸识别算法。理论上,当两种数据或分类器具有一定的独立性或互补性时,数据融合或分类器融合才能改善识别率。SVD和LDA之间有着明显的互补之处,LDA在fisher准则下能最大限度地把不同的类别区分开来,但作为一种子空间方法,LDA敏感于位移、旋转等几何变换。而作为一种代数特征提取方法的SVD则具有位移、旋转不变性等优点。因此,将这两种方法相结合就有可能提高分类性能(好于单独的SVD方法和单独的LDA方法)。在ORL数据库上的实验表明,SVD和LDA相融合的识别方法的确提高了人脸识别率。 相似文献
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CT图像环形伪迹分析 总被引:5,自引:0,他引:5
目的 探讨探测器响应效率不一致导致重建图像中产生伪迹为环形的过程。以及在平行束二维CT、扇束二维CT中的不同表现。方法 从CT图像重建原理入手,运用反投影的物理意义。结果 环形伪迹与射线源旋转角度范围及响应不一致单元在探测器的位置密切相关,结论 平行束二维CT产生的伪迹为半环形,而扇形束二CT产生的伪迹为闭环形。 相似文献
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目的 探讨探测器响应效率不一致导致重建图像中产生伪迹为环形的过程 ,以及在平行束二维CT、扇束二维 CT中的不同表现 .方法 从 CT图像重建原理入手 ,运用反投影的物理意义 .结果 环形伪迹与射线源旋转角度范围及响应不一致单元在探测器的位置密切相关 .结论 平行束二维 CT产生的伪迹为半环形 ,而扇形束二维 CT产生的伪迹为闭环形 . 相似文献
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子空间学习如主成分分析是有效的数据降维方法。但这类方法计算的基向量受离群(outlier)数据的影响很大,导致降维后的数据不能准确地刻画数据的真实分布。为了减少离群数据的影响,该文提出了一种改进的子空间学习方法。该方法不需要直接探测离群数据的位置,而且子空间的求解可归结为特征值分解问题,具有全局最优解。仿真数据上的试验表明该方法是有效的。 相似文献
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