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搜索资源 - image matching similarity
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本程序用于对工件图像的预处理，边缘提取等。将改进遗传算法和Hausdorff距离结合用于工件识别。采用canny边缘为匹配特征，将修正的Hausdorff距离作为相似性度量准则，并应用遗传算法进行最佳匹配的快速搜索，成功实现了目标物体的匹配识别-This procedure used for the workpiece image preprocessing, edge extraction and so on. Will improve the genetic algorithm and Ha
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图像比对是以原件的图像为基准，对待鉴定件图像进行预处理、定位、配准；再对原件及待鉴定件的图像进行相似度比对；计算出两者的相似度数值。 -Image than on the original image is based on identification of pieces of treated image pre-processing, positioning, registration again and to be identified on the original piece of
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提出了基于边缘特征的亚像素投影配准算法,法引入新的图像相似性评价函数 — 均方误差函数(Mean Sequare Er ron ,MSE)-Proposed sub-pixel edge features based projection matching algorithm, France and the introduction of a new image similarity evaluation function- the mean square error function (Mea
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提出了一种基于对应点匹配的物体深度信息测量方法。首先给出了物理图像坐标系与像素坐标系之间的关系；其次，借助于相关法计算两幅图像中目标的相似度，以实现同一目标在不同成像中的匹配；然后从目标几何形状的角点出发，结合对应点的外极线约束条件，提出一种有效的对应点匹配算法，并利用对应点的视差计算基于光轴平行的双摄像机成像的目标深度信息。计算机仿真结果验证了算法的有效性。-A method for measuring the depth of an object was proposed based on
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在目标跟踪过程中，由于存在目标姿态变化和背景干扰，在跟踪过程中必须要对模板进行必要的修正，应该在获取目标本文探讨了奇异值分解及其在图像匹配和目标跟踪中的应用，定义了一种近似奇异值向量模板后有一个可靠的模板更新策略.并提出了一种基于图像奇异值特征向量数据特点的跟踪策略并作了大量试验，试验结果表明所提出的图像匹配方法和目标跟踪策略的有效性.-A method for measuring the depth of an object was proposed based on the correspo
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图像配准在医学图像处理领域是一项重要的技术，对临床诊断和治疗起着越来越重要的作用。尽管对
这方面的研究已经展开多年，但目前的主要方法仍然存在不足之处，急需改进，以便更好的应用于临床实践。
本文主要针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开讨论和研究。在此基础上提出了相同重叠区域下的配准框架，在此框架下，将一些统计相似性配准算法统一为基于最小条件熵的图像配准算法。通常称为归一化互信息配准的方法。-Image registration in medical image processing
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本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性.
-This paper prese
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自适应权重立体匹配算法，目前效果最好的局部匹配算法-Local and area-based matching methods
generally measure the similarity (or dissimilarity) between the image pixels using local support windows.
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高独特性特征的选择以及合适匹配策略的选用是人脸识别技术的关键。讨论了基于仿射不变的几何特
征SIFT算子进行人脸识别的方法。SIFT算子的计算复杂度较高，并且不同的人脸表情和图像模糊会加大特征匹
配的难度。为克服上述缺点，提出了一种新的算法，将选择6个人脸上感兴趣子区域进行描述，并根据各自的独特
性赋予不同的权值，最后在匹配过程中使用相似度的平方来减小偏差数据造成的影响。实验结果表明，该方法能
有效减轻表情变化对于身份识别率急剧下降的影响，并可显著减少计算复杂度和特征匹配时间。-
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功能：求两幅图像的相似度，进而用于图像检索
尽管一幅彩色图像包含成千上万种颜色,但在多数情况下,图像中少数几种颜色就涵盖了图像中的大多数的象素颜色。这些颜色被称为主色。一些研究表明:使用主色一般不会降低颜色匹配效果。因此考虑一种次优可行的基于聚类颜色特征的相似度计算方法。
-Function: Find the similarity of two images, and then used for image retrieval although a color image con
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图像相似性检测的PPT，比较全面的总结，对主要用到的特征提取和特征匹配算法都有基本的介绍。-Image similarity detection of PPT, a more comprehensive summary of the main use of the feature extraction and feature matching algorithm has the basic
The introduction.
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在将
标准图像和待测图像分别分色的基础上,采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板
匹配,并根据匹配数据,对图像进行平移、 缩放及旋转操作,使两幅图像能够在空间上配准-In the standard image and the test image, respectively, based on the separation, using sequential similarity detection algorithm for color gray image, respect
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利用radon变换实现了二值图之间相识度的匹配,给出了某种定义上的相似度确定-Achieved using the radon transform binary image matching degree between acquaintances, some definitions are given to determine the degree of similarity
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匹配特征、相似性程度以及匹配策略是图像匹配的三个技术难点。文章深入讨论了这三个方面所涉及的各种方法并评估和比较了他们的优缺点，指出了存在的问题。-Matching features, as well as the degree of similarity matching strategy is three image matching technical difficulties. Depth article discusses the various methods involved in
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序贯相似性检测算法，可用于图片的匹配，以及视频上的跟踪，效果明显。-Sequential similarity detection algorithm, it can be used in image matching, and the tracking on the video, the effect is obvious.
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可以用于图像匹配，可以实现可选精度，采用序贯相似方法通过图像误差来进行匹配，VC源码-Can be used in image matching, can realize the optional precision, using the method of sequential similarity matching through image error, VC source code
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本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘
点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明
暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得
到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理，
通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了
算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时
性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
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图片相似度匹配，RGB，HUI，直方图等方法进行图像相似度匹配及其颜色-Image similarity match, RGB, HUI, histograms and other methods of image matching and similarity of colors
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提供一种基于颜色和纹理特征的图像识别方法，该方法包括如下步骤：将检测图像A和匹配图像B均分成n个子块；计算检测图像A和匹配图像B在子块k的颜色特征相似距离Dk(A,B)，纹理特征相似距离Tk(A,B)，其中k∈(o,n]；计算检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)，纹理特征相似距离T(A,B)；根据检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)和纹理特征相似距离T(A,B)判断检测图像A和匹配图像B的相似度S(A,B)。相对于现有技术，本发明基于颜色和纹理特征的匹配来计算图像
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一种局部相似性特征描述符，经典的图像特征描述符，可用于图像匹配(A local similarity feature descr iptor, the classic image feature descr iptor, can be used for image matching)
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