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Moravec算子特征提取.doc
- 特征点提取
一种基于图像显著特征点的检索算法
- 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法．首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法，即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像)．在此基础上，根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点．然后以它们为线索，把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索．该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点，而且降低传统显著点提取算法的复杂度，又包含一 定的形状信息，具有较好的检索效率．实验结果表明，该算法是有效的． 关键词基于内容的图
imagemosic
- 针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣 点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基 础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实 验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率-Feature points for image-based registration method of the corresponding char
21013118220079121641567539327
- 自动更新程序一个进行特征提取的算法,主要可以进行特征点的检测以及与之相关的边缘检测--An automatic update feature extraction algorithms, the main feature points can be associated with the detection and edge detection--
3dpoint
- 在三维人脸建模中特征点的提取方法，文章中对该方法进行详尽的描绘，对做三维图像来说是很好的参考资料-Face in the three-dimensional modeling of the feature point extraction method, article, the method described in detail on the three-dimensional image is to do a very good reference
sift2
- 提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参 考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点 其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的 不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取 最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。 -A line-based features and SIFT features multi-point sources of remote sensing image
SIFT3
- :对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化,基于优化算法提取的特征点对构建 三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。 -: SIFT algorithm from the traditional feature extraction time and matching accuracy, and the optimization, optimization algorithm based on the extracted fea
sift5
- :研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简 化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点. -: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
BaseAutopanoramareserch
- 别对两幅图像提取广义特征点后， 利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像 的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系，完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。-Do the two images extracted generalized characteristic point, the root mean square error-based and cross-correlation of the two cont
cx4
- 。在提取图像特征点的时候采用提取角点的方式，用角点检测与图像的局部自相关函数紧密结合的方法，通过角点分析来判断待检测点是否为角点。-In the extraction of image features: by the way, extracts angular point with corner detection and image of partial autocorrelation function of integrated method, through the corner to
harris--feature-extraction
- 图像中角点(特征点)提取与匹配算法.，通过harris焦点检测来实现特征的提取-Extraction and matching algorithms of image corners (feature points), harris focus detection to the feature extraction
ImageMosaic
- 一些关于图像拼接的论文，包括特征提取、特征匹配和RANSAC特征点提出等-The articles of image mosaic, including feature extraction, feature matching and RANSAC the feature points purification algorithm
SIFT
- SIFT算法，基于特征的特征点提取及基于置信度的特征匹配-SIFT algorithm, feature-based feature extraction and matching based on the characteristics of Confidence
image-matching--
- 首先对图像 进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向 匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量 多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
sift-based-on-edge-corner
- SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算 量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根 据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结 果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
narf_test
- 基于pcl语言，针对自制激光扫描仪扫描获得环境点云中提取特征点。-Pcl-based language to get the point cloud environment for extracting feature points homemade laser scanner.
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- 心电信号特征点提取特征值和结合多种算法处理信号的研究-Study on the algorithm of ecg signal feature point extraction
FaceFingerAuth-master
- FACE DETECTION 用于人脸检测 特征点提取(FACE DETECTION. Facial feature extraction and representation.)
基于C语言的特征点提取程序
- 本程序是利用C语言对各种信号数据的特征点提取程序，利用C语言来实现。(This procedure is the use of C language for a variety of signal data feature extraction procedures, using C language to achieve.)