一种使用Harris特征点的区域图像检索算法

一种图像纹理特征的提取分类装置.pdf

一种结合颜色特征的PolSAR图像分类方法,卜丽静,黄鹏艳,提出了一种颜色特征与极化特征结合的极化SAR图像分类方法。首先,通过极化目标分解得到极化特征向量,然后,采用最佳指数模型方法

Harris registration of image points

纹理是图像普遍存在且难以描述的特征,但是更容易引起人们视觉上的关注,它蕴含有丰富的信息,所以基于纹理的检索具有重要的应用价值。提出了一种新的基于Curvelet相关图纹理图像检索方法。该方法通过对纹理

提出了一种基于目标区域的融合方法。将原图像分为目标区域和背景区域,在利用à trous小波算法分解图像的基础上,分别对目标区域、背景区域以及两区域间的边界部分进行不同的融合处理得到融合后小波系数,最后

针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的

图像特征匹配中一种高效的鲁棒估计算法，高效的图象特征匹配算法。

本文针对水果图像识别问题进行了研究和探讨，提出了一种基于多尺度特征融合的图像识别算法。通过对水果图像特征进行多尺度提取和融合，实现了对不同尺度和角度的水果图像的准确识别。算法采用了先进的图像处理和机器

针对彩色图像匹配的特点,利用颜色分量权重系数对序贯相似性检测算法进行了改进。同时,采用了粗-精匹配相结合的分层搜索策略,并在图像匹配过程中根据置信度对模板进行自适应更新。实验表明,该算法有效地减少了运

针对目前基于加速分割的高效角点检测方法存在角点定位不准、对图像亮度变化以及图像边缘敏感等问题,提出了一种鲁棒的高效角点特征提取变换REFET。该算法首先基于人类视觉的颜色恒常性进行图像增强以提高算法对