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- 图像匹配是当前虚拟现实、计算机视觉等领域的一个研究热点。目前,对图像匹配技术提出了很多匹配算法,这些匹配算法都有以下共同点:图像间的焦距要一致,不能有尺度缩放,旋转不能太大,变形不能太明显,还有光照变化、仿射变换等等方面受到限制;因此大多数算法共同的缺点是:特征的检测困难,算法稳定性较差。针对当前特征匹配算法存在的不足,我们的项目——图像识别,以尺寸不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法为基础, 通过提取稳定的特征,可以实现差异较大的两幅图像之间的特征的匹配。 本文对当前主要的一些算法进行理论分析比较,包括Hough变换、SIFT算法等,分析每个算法的优缺点和适用范围,利用MATLAB进行实验测试,最终选用SIFT算法作为基本算法。4 112浏览会员免费
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- 前面介绍了统计模式识别方法(决策论模式识别),总是先抽取和选择模式特征,用一个特征量来代表模式,然后进行识别,但在很多模式识别中,特别是图像识别,需要按物体的结构对物体进行识别,而且需要讨论物体各部分之间的相互关系,例如汉字、指纹、语音的识别。4 279浏览会员免费
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- 1、图像的获取2、图像变换3、图像的增强与滤波 4、图像的边缘检测 5、图像的分割 6、图像形态学 7、图像的特征提取与分析 8、图像识别与应用 9、计算机视觉初步0 208浏览会员免费
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