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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
tracking
- This paper proposes a new method of extracting and tracking a nonrigid object moving while allowing camera movement. For object extraction we first detect an object using watershed segmentation technique and then extract its contour points by a
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
Extract-the-seismic-points
- 分类提取物探检波点和炮点的坐标，按照查询条件进行分类。-extract the seismic points.
SAR-image-registration
- matching algorithm based on SIFT algorithm, extract feature points in use of Harris corner detection algorithm-matching algorithm based on SIFT algorithm, extract feature points in use of Harris corner detection algorithm
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