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华中理工大学图像识别与人工智能研究所
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几何失真景像边缘距离变换匹配的定位精度研究
1997年
本文首先建立摄像机高度和姿态发生增量变化时景像几何失真的理论模型,然后,对边缘距离变换匹配方法的匹配精度进行了理论分析,导出了边缘距离变换匹配定位精度的解析表达式.真实卫片和航片大量的模拟实验表明提出的匹配精度模型是正确的,从而为图像匹配自主导航系统的设计提供理论和应用基础.
汪国有
曹治国
周杰
张天序
彭嘉雄
关键词:
图像匹配
基于子形心集 Hausdorff 距离的平面形状识别新方法
被引量:5
1997年
本文在定义了平面形状边缘子形心概念的基础上,综合形状识别的Hausdorf距离法和形殊点法的思想,提出了一种形状分类新方法,并将它用于含刚性变化的封闭形状识别问题中。实验证明,此法在提高分类精度的同时使计算代价大大下降,较过去的形状识别方法来说更加快速有效。
谷红勋
钟春香
刘华方
关键词:
图象处理
一种新的边缘检测计算模型和算法
被引量:16
1994年
该文分析了普通线性移不变边缘检测算子与人的视觉系统感知光强度变化时性能的不一致性,并根据视知觉原理提出了新的边缘检测模型和算法,由此所获得的边缘检测器不再仅是局部性的而且是兼备全局性的自适应特征提取系统.对一组含有小目标的自然场景图象的实验结果证实,与局部性算子相比,该方法具有优良的从低反差图象中提取边缘特征的性能.
张天序
关键词:
边缘检测
图象分割
直线拟合的一个快速算法
雷宜武
关键词:
图象处理
一种改进的Smith预估补偿方法
被引量:24
1999年
在常规Sm ith 预估补偿算法控制结构的基础上,进行适当改进,使用模型参考自适应辨识方法,把控制对象与模型间的差异用增益来补偿,使得模型失配条件下的Sm ith 预估补偿控制效果接近于模型精确条件下的控制效果.仿真结果表明,在存在模型偏差时,提出的方法能大大改善Sm ith 预估补偿控制的动态性能,且对外扰具有很好的抑制作用.
汪秉文
李国宽
姜新
关键词:
SMITH预估器
自适应辨识
一种新的大视场景象的几何失真校正方法
被引量:11
1996年
大视场景象是大视场摄象机摄得的图象,它存在着严重的非线性几何失真(桶形失真)。为了提高匹配算法的定位精度和匹配概率,对摄得的实测图象进行几何失真校正的预处理是十分必要的。本文讨论了几何失真图象的象素位置与镜头焦距的关系,采用虚拟数字成象的方法,实现了几何失真校正。文中给出了变焦距地址修正的具体算法(ZoomAddressModificationalgorithmZAMA),并对一幅实测图象进行了几何校正实验,取得了理想的校正结果。
汪国有
俞立科
张天序
桑农
杜诚
关键词:
飞行器
导航
评价图像相关算法性能的一种新方法
被引量:1
1995年
针对评价图像处理算法性能的响应函数模型方法存在的问题,提出了一种以因子分析、相关分析、逻辑斯谛回归分析为基础的评价图像相关算法性能的新方法,并且用这种方法对SAD算法和Seitz算法的性能进行了分析,建立了以ETB和SNR2为自变量的图像相关算法性能的逻辑斯缔响应函数模型,从而对这两种算法的性能进行了比较.
熊艳
张桂林
关键词:
计算机图形学
具有平移和尺度变换不变性的自适应小波矩
被引量:4
1999年
提出了一种同时具有平移和尺度变换不变性的自适应小波分解新方法,分解系数称为小波不变矩,并给出了计算这些小波不变矩的有效算法.实验证实了数字图像的小波不变矩的平移和尺度不变性.
熊惠霖
张天序
关键词:
小波变换
平移变换
汽车二维图象的一种K近邻分类识别方法
钟春香
汪国有
钟祥
关键词:
汽车
模式识别
自相关函数
一种基于线性最小平方映射的目标分类算法
1996年
介绍了一种基于线性最小平方映射的目标分类识别新方法。该方法先用自相关函数抽取目标图象特征,再用线性最小平方映射技术(LLSMT)将所得特征向量映射到决策空间,在决策空间中用投影方法完成目标分类识别。作者用三类小汽车的二维二值图象进行实验,得到了比传统的K近邻、聚类等方法更好的分类结果。
桑农
魏智
陈铭节
彭嘉雄
关键词:
模式识别
图象识别
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