排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
为了在不降低图象目标配准精度的前提下,加快苑配速度,提出了一种基于网格结构图象的从粗到细的目标匹配混合算法。该算法首先基本网格结构图象来抽取图象和模板的主要结构信息,以构成图象和模板的粗尺度上的一种表示,进而在这种粗尺度表示的图象上进行相似度粗匹配;然后基于引导的搜索策略,将粗匹配的目标位置对应到原图象的一些小区域,再采用部分Hausdorff距离匹配方法在这些小区域进行二次匹配和精确定位,经上述两个步骤的混合使用,不仅极大减少了计算开销,且没有降低匹配的准确度,将该混合算法与无粗匹配的部分Hausdorff距离全图匹配算法相比较,速度提高非常显著,该算法在集成电路显微图象上进行测试,取得了很好的效果。 相似文献
2.
红外光谱在采集过程中,由于外界环境条件以及仪器的影响,采集谱图会出现一定程度的基线漂移。为消除漂移基线的影响,提出了一种改进的非对称最小二乘基线校正算法。算法在非对称最小二乘基础上加入一阶导数约束项,并利用直方图背景估计方法的计算值作为基线的初始值,通过迭代地求解,得到最终的基线。所得基线平滑性好,并能保证在原始谱图下方。仿真和真实光谱数据实验表明,所提出的算法在保持峰位和峰形不变的同时,有效地消除了谱图的基线,取得了较好的效果。 相似文献
3.
中国古建筑中的斗拱,既体现形式美,又是建筑重要的结构。斗拱的“勾心斗角”体现出了节奏感、韵律感,这一构件在结构上又起着十分重要的作用。 相似文献
4.
通过将类不变性先验信息融入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的目标函数中,提出了一种基于漂移约束的SVM红外光谱定性分析算法。该算法将红外光谱的漂移项模拟成一个低阶多项式,并在SVM优化目标中要求决策面的法向量与漂移方向垂直,从而使分类器能够消除样本漂移影响。详细讨论了波段选择和正则化参数对分类准确率的影响,并对比了各种变形SVM算法的分类效果。实验结果表明,与标准的SVM算法及其各种变形算法相比,本文提出的DCSVM算法具有更高的分类准确度。 相似文献
5.
双目相机标定是研究立体视觉的基础工作,标定的精度是视觉测量精度的关键。图像角点提取是相机标定的基础,但在现实应用场景中,外界影响使获取的图像不清晰,导致检测到的角点精度低,从而影响标定的精度。因此,提出一种基于超分辨率亚像素角点检测的端到端算法,从特征级解决低质量角点检测问题。首先,应用盲超分部分估计低分辨率图像模糊核,融合低分辨率图像特征重建出高分辨率图;然后,在此基础上得到角点亚像素位置;最后对双目相机进行高精度标定,并用测距实验对其进行检验。实验结果表明,所提基于超分辨的亚像素角点检测方法在真实场景下具有优越性。 相似文献
1