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搜索资源 - sensor registration
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这是一个关于鲁棒的多传感器图像配准程序的算法-It is a robust multi-sensor image registration algorithm procedure
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It actually simulates the registration process of multiple dissimilar sensors in a wireless sensor network using the expectation maximization algorithm.
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多传感器数据融合系统中时间配准算法分析,非常有用-An analysis of time registration in multi—sensor data fusion system
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Spatial registration of multidate or multisensor images is required for many applications in remote
sensing, such as change detection, the construction of image mosaics, DEM generation from stereo
pairs, and orthorectifi cation. Registration
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Spatial registration of multidate or multisensor images is required for many applications in remote
sensing, such as change detection, the construction of image mosaics, DEM generation from stereo
pairs, and orthorectifi cation. Registration
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大量实验表明,提出的方法对同种传感器或者不同传感器图像之间的配准都是有效的。
提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法,其核心思想是采用一种快速的
基于图像灰度的角点检测新算法,通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息,然后根据这些
角点信息建立图像间角点的对应关系,并由此得到初配准参数,最后通过迭代过程以
提高配准的精度. 理论分析和实验结果表明,该算法对图像间的旋转角度没有限制,
配准精度高而且计算量较小.
-Experiments show that the proposed
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针对大型物体三维形貌视觉测量,提出了一种新的视觉测量三维数据拼接方法。以一台高分辨率数码相
机作为全局测量设备,在测量过程中固定不动,并以数码相机坐标系作为全局坐标系。视觉传感器流动到不同位置对物
体各子区域进行测量,获得局部坐标系下的三维数据。以一平面靶标为中介将视觉传感器在各位置的局部坐标系统一
到全局坐标系下,从而将三维数据统一到全局坐标系下,完成三维拼接。-A new 3D data registration method for large surface vision m
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多传感器数据融合系统中时间配准算法分析，最小二乘发算法-sensor time registration
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这是一个关于鲁棒的多传感器图图像配准程序的算法可直接使用。
-This is a robust multi-sensor chart image registration procedures of the algorithm can be used directly.
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本文详细描述了基于红外传感器参数的红外——雷达对弱小目标的检测，研究了融合过程中的时空配准与检测融合，并进行了仿真实验。-This paper describes in detail the radar dim target detection based on the parameters of the infrared sensor infrared- to study the process of integration in the space-time registration and
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图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术。多传感器图像特别是波段相距较远的相
关性较小的图像，要实现图像配准存在很大的困难。对于能够用仿射变换模型来描述的图像，图像之间比较
明显的特征是各个物体之间的边缘．该文研究利用小波变换的方法提取图像的边缘，并对边缘图像作交互方
差分析，搜索出最佳交互方差的配准参数。通过对SPOT和TM图像的处理，达到了精度较高的配准效
果．-Image registration is a key technology in the study o
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对于不同传感器图像配准，由于成像特征不同，一直存在困难，该文档总结一些有用的不同方法的文献，适用于SAR和可将光配准-or different sensor image registration, due to the different imaging characteristics, there has been difficult, the document summarizes some useful method literature for SAR and optical regis
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分享一个Android指南针定位Java源码，作者信息：都市游侠，演示Android指南针定位的过程和最终效果，相关技术要点：引入指南针图片，控制指南针图片转过的角度，获取管理服务，注册和取消监听器，传感器值改变，精度改变，获取触发event的传感器类型，获取z转过的角度，穿件旋转动画，动画持续时间等。-Share an Android compass positioning Java source code, author information: urban Ranger, demonstr
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分享一个Android指南针定位Java源码，作者信息：都市游侠，演示Android指南针定位的过程和最终效果，相关技术要点：引入指南针图片，控制指南针图片转过的角度，获取管理服务，注册和取消监听器，传感器值改变，精度改变，获取触发event的传感器类型，获取z转过的角度，穿件旋转动画，动画持续时间等。-Share an Android compass positioning Java source code, author information: urban Ranger, demonst
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不同传感器或同一传感器在不同时间、不同地点获得的图像在空间上往往会存在差异。图像配准是图像融合的重要前提条件，配准精度的高低直接决定融合的重要前提条件，配准精度的高低直接决定融合结果的质量，图像配准是图像融合的关键技术之一。对不同的图像以及应用领域，适用的配准方法有可能有很大的差别，根据图像特点和应用角度找出适合的配准方法，是解决图像融合问题的关键。-Different sensors or the same sensor at different times, in different lo
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多传感器机动目标追踪空间配准实现源码，注释清晰，程序简洁，实用性强-Multi-sensor maneuvering target tracking spatial registration achieve source, comments clear, concise procedures, practical
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弹性图像配准方法在气象图像中的应用，图像配准是计算机视觉和模式识别领域中的一项重要课题，在遥感探测、医学成像和基于多传感器融合的目标识别等研究中都有重大的应用价值。-Elastic image registration method in meteorological image application, image registration in computer vision and pattern recognition is an important topic in remote se
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The goal of this thesis to study the different techniques used to register 3D
acquisitions. This study detects the main drawbacks of the existing techniques,
presents a new classification and provides significant solutions for some perceived
sh
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针对三维重建中的点云配准问题，提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物
体的多视角深度图像，提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征，结合双向
快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集，并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法
求出点云的变换矩阵初始值，在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明，该配准方法既
保证了三维点云的配准质量，又降低了计算复杂度，具有较高的可操作性和鲁棒性。
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