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搀杂情况下的预置位辨别本领是一项要害的图像领会与处置本领,普遍运用在智能监察和控制、导航定位、气象预告、情况接洽、变化检验和测定等范围。 本课题波及加入景的配合和一致性襟怀,其本领的难点在乎其运用场景的搀杂形,囊括成像前提遭到各别传感器、各别天然前提以及百般成像畸变的感化,采用符合性强、精度高、鲁棒性好的配合算法是接洽的困难。对准那些题目,正文重要接洽了国表里对于场合配合和图像一致性襟怀的关系本领,对SIFT特性索取及配合本领,搀和高斯后台建立模型、Delaunay三角剖分、图像互消息等本领举行了领会和比拟。 正文在现有场合配合和图像一致性襟怀本领的普通上,对准课题中本质场景配合的搀杂性和本质诉求,提出了矫正的自符合搀和高斯后台革新算法以及鉴于互消息的三角一致性襟怀本领。 试验截止表白该算法对标准变幻、普照变革、远景干预、视角等感化成分都具备很强的静止性。商量到工程运用情景,正文按照本质的运用需要在搀和高斯后台建立模型中介入了自符合的革新本领,能在基础不感化建立模型本能的基础下,自符合的安排后台革新速率,普及算法的本能。而鉴于互消息的三角一致性襟怀在原有的朦胧一致度测量普通上减少了对要害三角好多联系以及图像范围灰度消息的牵制,灵验的缩小了误配合,使得场景配合截止的鲁棒性更好。
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