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四川大学学报. 自然科学版, 2011 现有的光学印刷体汉字识别(OPCCR)系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的0PCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征 ...
易雲, 李文博, 张杰, 罗代升
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, 2016 针对传统图像角点特征匹配算法的匹配速度慢且准确率低等问题，提出一种基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法。首先，计算图像目标上角点对应的空间距离矩阵；然后，通过计算图像角点的空间距离矩阵在对应角点邻域LBP特征向量上的瑞利商，将角点在图像灰度特征空间内的度量问题转换为纹理特征空间内幅值的度量问题；最后，根据角点对应的瑞利商的大小实现不同图像间的角点特征匹配。对不同条件下采集的图像进行角点特征匹配，得到的匹配结果表明该算法不仅能够很好地适应图像光照、几何变化，得到的匹配正确率较高 ...
丁庆海, 罗海波, 邵春艳
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Research on Image Matching Algorithm Based on Feature Point
, 2008 本文主要研究基于点特征的图像匹配算法。点特征是图像上具有明显特性并能够把目标标识出来的点，它可以较好的描述目标的特征。点特征检测和图像匹配技术在计算机视觉和图像理解等领域应用很广，例如运动跟踪、目标识别、立体视觉等。点特征检测技术被广泛应用的原因在于：点特征包含丰富的图像信息，能够对视觉处理提供足够的约束，极大地提高运算速度，可以在图像之间进行可靠的匹配。 本文首先介绍了一些经典的点特征检测和匹配算法。随后本文详细描述了一种基于尺度空间的特征点检测和基于生物视觉原理的特征点匹配方法来完成图像匹配的算法 ...
张羽
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基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究
, 2011 针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIFT算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性 ...
刘鹏飞, 韩志刚, 王万同
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智能科学与技术学报, 2021 针对多光谱行人检测系统存在特征融合质量低、模型超参数多且锚框匹配算法复杂等问题，提出了一种基于差分特征注意力机制的无锚框多光谱行人检测算法。该算法首先采用差分特征感知融合方法挖掘多模态特征间的互补信息来优化通道特征；然后利用具有高效无锚框机制的CenterNet检测框架大大降低了模型计算复杂度，从而提升检测速度；最后引入差分特征注意力机制，改善特征融合质量，进一步提升检测精度。在KAIST、CVC14和FLIR这3个公开数据集上的实验结果表明，提出的算法和其他先进方法相比，能够同时有效提升检测精度和速度，
沈继锋 +4 more
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, 2014 本发明提供一种应用于模型匹配姿态测量的图像搜索匹配优化方法，以解决现有技术运算量大、计算复杂等问题。本发明的图像搜索匹配优化方法弱化了成像模型的作用，并脱离摄像机成像误差公式，从图像的角度来完成迭代优化，找到匹配的模型投影图像。对于观察图像和模型投影图像，使用图像上的目标特征作为搜索匹配优化的对象。本发明在迭代优化中避免了与摄像机成像模型和误差公式的联系 ...
胡海滨 +7 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2010 基于局部不变特征的图像匹配是三维场景重建的基础.本文使用SIFT特征,在LSH算法基础上,提出一种改进的高维数据搜索算法,较好地解决了图像的快速有效匹配问题.该算法提出一种改进的投影空间,使投影到新空间的高维数据特征的每一维比海明空间具有更高的局部敏感性,相比于经典的LSH、BBF、iDistance等高维搜索算法,本文算法可以获得更高的搜索精度和更快的搜索速度.
何周灿, 王庆, 杨恒
doaj
Study on Image Feature Extraction for Wide Baseline Matching
, 2012 本文以宽基线条件下的自动目标识别为研究背景，研究如何提取和匹配仿射不变的局部图像特征，使具有较大基线变化的图片之间仍有较多的匹配特征。 Harris-Affine和Hessian-Affine算法是根据仿射尺度空间理论构造的仿射不变特征提取算法，但事实上其算法性能受到基线宽度的限制,不能适应较宽的基线变化。针对这一不足，提出了以二阶矩矩阵和Hessian矩阵度量特征区域的仿射变形，将特征区域由各向异性转化为各向同性，再使用SIFT算法提取仿射不变特征的改进算法。实验表明 ...
李威
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四川大学学报. 自然科学版, 2015 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配结果存在大量的错误匹配点对,提出一种基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法(DSLSR-SIFT).该方法使用双尺度描述符来计算初始匹配点集,然后加入局部搜索区域限制条件在初始匹配点集中剔除偏离区域限制条件较大的点对从而得到提炼的匹配结果.最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行评估两种算法的匹配结果.实验结果表明,本方法比SIFT算法在匹配正确率上平均提高了17%左右,显著地提高了匹配精度.
李文华, 李征
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Research on Image Matching Using Singular Value and Geometric Feature
, 2004 研究了基于奇异值和几何特征的图像匹配问题。由于图像矩阵的奇异值特征具有良好的稳定性，文中定义了一种近似奇异值特征向量并将它当作一种有效的代数特征来描述并表征图像。针对图像匹配过程中单独使用奇异值特征时匹配结果的不稳定性，探讨了组合利用图像的几何特征和奇异佳特征及其在图像匹配中的应用。试验结果表明所提出的图像匹配算法能有效的克服单独使用奇异值特征可能出现误匹配的缺点 ...
史泽林, 黄莎白, 张志佳
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