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hdpz
- 一种基于图像灰度的快速匹配算法，PDF格式的-A gray fast matching algorithm, PDF format
tuxiangpipei
- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
Image_matching
- 为了解决光谱恢复对图像匹配高精度的问题, 提出了一种高精度图像匹配算法———利用光流确定图像的运动场对图像进行匹配。该算法克服了传统的基于灰度匹配方法受图像插值精度影响的缺陷以及运算速度和精度的局限性。与基于MAD 块匹配算法和归一化相关系数块匹配算法进行比较, 该算法实现了图像序列高精度匹配, 而且硬件实现简单, 计算复杂度较低。-To address the spectrum of the resumption of high-precision image matching problem
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得