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一种新的形变指纹匹配方法,一个论文,不是我的,感觉写得会弄好,分享给大家
主要研究了对车牌图像进行压缩的方法。根据车牌的特点,先对其进行基于目标域方法的分块,随后采用小波变换和BP神经网络的混合方法对图像进行压缩。结果表明了该方法的高效性。
针对原EZW算法未能很好利用图像小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足,提出了对图像小波系数进行信噪分离、阈值化处理以及对低、高频图像信息进行分阈值量化的改进算法,并给出了在保证复原图像质量情况
一种基于BP神经网络的图像压缩方法,张凯选,郭嗣琮,探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间�
在大容量档案图像数据库中,不仅单页档案图像内部存在数据冗余,而且档案图像页之间存在大量集合冗余。本文提出了基于模板的压缩新方法,通过定义相似图像集合的模板,充分利用图像数据的先验知识,对档案图像的内容
用RANSAC估算基础矩阵的方法,论文,介绍较祥细
针对车牌汉字识别提出了一种基于二值图形变动分析的模糊模板匹配的车牌汉字识别方案。介绍了该方法的具体实现算法和实验流程及结果。
针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT 和SUSAN 两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利
基于模版匹配的汽车牌照识别方法研究文档,相比较于神经网络简单一些
压缩感知匹配追踪算法,OMP,SP,ROMP,SAMP,StOMP。
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