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一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法
针对SIFT算法计算复杂、难以应用于实时测量系统的问题,提出一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法,可使模块化的SIFT算法以并行数据流的形式执行;同时利用分时复用方法对各步结构进行优化,使算法的实现达到速度和资源的平衡.与现有的SIFT算法实现方案相比,大幅减少了运算时间和存储单元,提高了逻辑单元使用效率.算法在一片XILINX FPGA上实现,读入像素数据流,输出关键点的特征描述,使用多幅256*256的图像对其进行仿真验证,结果表明此算法结构在保证了图像处理效果的同时,有效地提升了SIFT算法的实时性.李木国,孙慧涛,杜海 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
武汉市职住空间特征及评价
基于武汉市统计年鉴和2011年的问卷调查,利用ArcGIS工具,采用相关空间分析方法,构建总量职住比、独立系数、外出通勤率和外来通勤率的综合职住指标体系,对武汉市职住空间特征和职住匹配关系进行分析和评价,结果表明:武汉市以向心城镇化发展为主,人口和就业集中在中心城区内;城市居住以中央活动区为中心呈现出向外居住用地比重逐渐降低的特征;就业表现出向心集聚的单中心结构,次级就业中心还未形成,但就业聚集区开始向外扩散;虽然武汉市具有形成多中心结构的地理基础,但当前单中心城市结构特征明显;城市通勤以步行和传统公共交通为主,大多组团通勤都发生在邻近组团内;主城区职住失衡状况不明显;新城组群独立性较强,与中心城区联系松散.胡娟,朱丽霞,罗静 - 人文地理文章来源： 万方数据 -
一种基于距离约束的改进SURF算法
图像特征点匹配算法是增强现实几何一致性技术中的核心算法,目前图像特征点匹配算法耗时较大,准确性较差.提出了一种基于距离约束的改进SURF(Speeded-up Robust Features)算法:在特征点检测阶段,动态构建高斯金字塔图层,提高特征点提取的实时性和准确性;特征点的优化处理,避免提取到的图像特征点出现聚集现象.在特征点匹配阶段,对提取到的特征点构建KD-tree树索引,提高特征匹配的实时性和准确性.实验表明,改进的SURF算法有效地解决了目前方法存在特征提取时间相对较长,特征点匹配误差较大的缺点.李红波,赵永耀,吴渝,代文海 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于扩散距离的SIFT特征匹配算法
SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是目前最流行的局部特征提取及匹配算法.但传统SIFT算法采用欧氏距离来度量特征之间的SSD(Sum of Square Differences)并进行匹配,而传统的欧氏距离不能使高维特征向量恢复到具有低维的几何结构,导致错误匹配.为了克服这缺点,利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,然后使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配.实验表明:该方法在图像形变、光照变化和图像噪声方面优于原方法.胡刚,刘侍刚,吴清亮,王刚 - 计算机系统应用文章来源： 万方数据 -
多模匹配算法AC_BMHS的研究与改进
模式匹配算法是影响入侵检测系统性能的关键所在.首先分析主流的单模匹配算法BMSH和BM2算法,将多模匹配算法AC和BMSH结合,得到AC_BMSH算法.对AC_BMSH算法进行分析,指出AC_BMSH算法在匹配中存在两个缺陷:失配时单字符决定移动的距离短和模式串树最大移动距离小;针对AC_BMSH算法的不足,提出一种改进的有更好平均移动距离的多模式匹配算法Improved AC_BMSH(I_AC_BMSH)算法.改进算法采用双字符决定移动距离,失配时扩大模式串树最大移动距离.实验结果表明改进算法I_AC_BMSH相对于AC_BMSH算法有更好的匹配效率.周延森,康艳梅 - 计算机应用与软件文章来源： 万方数据 -
一种基于词袋模型的大规模图像层次化分组算法
大规模图像集合的自动分组,不仅可以帮助用户快速组织和掌握图像集合的内容,并且是基于图像的三维场景重建应用的前提和重要环节。提出一种基于词袋模型(bag-of-words , BOW)的层次化分组算法,将每幅图像表示为一个超高维视词向量,利用多路量化技术将内容相似的图像量化到同一个节点,从而完成对图像粗略分组。然后,在每组类别里面,对图像的局部特征向量进行逐一匹配,并利用仿射空间不变量的约束条件,去除不可靠特征匹配,得到更为准确可靠的图像相似度度量,从而完成图像的精细分组。实验结果表明:从得到的系统不同阶段图像分组的查准率-查全率(precision-recall)曲线可以看出,精细分组过程可以显著提高粗分组精度,并且在精细分组阶段,使用约束条件比不使用约束还能获得更高的分组精度。钱钧,杨恒,刘培桢,姜文涛,周锋飞 - 应用光学文章来源： 万方数据 -
基于0RB自然特征的AR实时系统实现
针对当前基于自然特征的增强现实效率低,提出一种新的基于ORB自然特征的实时注册方法.提取视频帧与基准图像中的ORB特征点,使用汉明距离匹配,利用RANSAC算法筛选得到最佳匹配点对,确定摄像机的位姿.将三维虚拟物体叠加到真实场景中,达到虚实结合的效果.实验表明,在不同尺度角度、一定环境光变化、复杂背景和基准图像部分遮挡的情况下,该AR系统都具有良好的性能,跟踪定位准确度高,速度基本达到实时要求任结,周余,于耀,都思丹,王自强 - 计算机应用研究文章来源： 万方数据 -
高速公路桥梁加宽方式研究
从国内多条高速公路桥梁加宽工程的经验,总结出3种典型的桥梁加宽连接方式:上、下部结构均进行连接,上、下部结构均不连接,上部连接、下部结构不连接.介绍桥梁加宽工程中上部结构空心板、T梁、箱梁3种典型连接方式.黄明欢,易兵 - 公路交通技术文章来源： 万方数据 -
基于多色彩标识的跟踪及交互方法
为了增强标识的环境融入性,更加贴近自然特征,提出一种基于多色彩标识的跟踪注册和交互方法.对视频图像中不同色彩标识,采用一种运用自适应阈值来检测标识的方法进行轮廓检测,对轮廓图像进行校正,与模板图像进行图案匹配;为了能准确地获得目标,需要进一步对目标图像进行颜色匹配,提出一种新的基于L1L2L3和rgb颜色模型相结合的颜色匹配方法实现颜色匹配.根据匹配结果计算出摄像机的参数,完成虚拟物体的注册.应用颜色模型与LK方法跟踪角点相结合来解决物体的遮挡,实现了触摸式交互操作.通过实验证明,该方法基于多色彩标识能够准确稳定注册虚拟物体,交互操作便捷及准确,与ARTool Kit比较在对光照和环境的适应性上要有明显提高.刘嘉敏,陈烁,段勇,秦勇旭 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法
压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩.其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义.稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)在迭代过程中采用固定步长,容易导致过估计和欠估计.为解决该问题,根据相邻信号能量差的变化规律,在迭代过程中采用对数型的"变步长",即迭代的初始阶段步长增长速度较快,当能量差达到一定阈值时,则步长增长速度较慢,并设置双阈值严格控制逼近的精确度.实验表明,改进后算法提高了重构质量,尤其是在当采样率较低时,仍有较好的重构效果.毕学霞,尚振宏,强振平,刘辉 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据
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