提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用
在遥感影像应用中,匹配是一项很关键技术,它的优劣直接关系到后续成果的质量。而匹配质量本身的优劣又取决于匹配的速度、精度和可靠性。针对这三个方面的因素,本文探讨一种基于小波变换、遗传算法和最小二乘匹配的
当前图像哈希认证技术对旋转操作较为敏感, 稳健性与伪造检测率不高。为克服此类问题, 设计了基于改进的局部二值模式(LBP)算子与动态更新变换的紧凑图像哈希算法。引入线性插值技术, 对输入图像实现预处理
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针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相
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针对目前常用的冲突检测算法效率低下这一实际情况,提出了一种高效的冲突检测算法FRCD。该算法为每一维规则分量构造两棵二叉树,使得检测速度大大加快。实验表明,其检测速度快于常见算法。
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Moravik corner detection algorithm C++ implementation