随机并行梯度下降图像匹配方法.pdf
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图像匹配与拼接方法.doc
图像匹配与拼接
?分匹配和拼接两部分 一、匹配 ? ? 当然匹配的方法，有sift，surf什么的，这里主要就介绍一下我自己的方法啦！ ? ? 特征点提取是必须的，不然搜索范围太大哇！并且可能不可靠，所以特征点提取是必须的。什么点适合做特征点呢？这方面的论文很多啦，主要还是看你用什么方法匹配了，如果是用互相关作为相似性准则的话，那自相关系数随各个方向变化大的点就适合作特征点了，当然还要考虑稳定性，即特征点应该不太受光照、噪声、缩放、旋转等的影响，这样的才是好的特征点。当然，如果确定了应用坏境，不一定要满足不受上四个因素影响的，比如平行的双目匹配、全景图的匹配等，具体问题具体分析吧！?角点特征是
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《遥感图像匹配方法研究》安如著.pdf
[General Information]
书名=遥感图像匹配方法研究
作者=安如，王慧麟著
页数=144
出版社=南京市：河海大学出版社
出版日期=2006
SS号
DX号=000006130298
URL=/bookD
etail.jsp?dxNumber=000006130298d=2
A01900C2365F0220CC194145A278FE1
书名
版权
目录
第1章 概述
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
1.3 存在问题
1.4 研究内容、
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水下地形图像匹配方法研究.pdf
水下地形图像匹配方法研究
摘要
水下地形匹配定位技术利用水下地形特征作为参考信息源来确定载体位置，
由于其定位误差不随时间累计的特点，因此可以为水下航行器连续长时潜航任务
提供误差有界的位置修正。地形匹配算法是影响水下地形匹配定位性能的关键因
素，由于水下地形信息可以表现为图像形式，因此可以从图像处理的角度出发，研
究利用图像匹配技术来获取载体的位置信息。然而由于水下地形变化相对平缓、水
下地形测量传感器精度低以及载体姿态的多变性等因素的影响，使得前后获取的
水下地形图像之间天然存在着弱纹理，非线性强度差异以及相对旋转等特性，对
匹配算法提出巨大挑战。本文基于目前图像匹配的研究进展，针对上述影
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一种图像匹配方法及设备.pdf
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(12)发明专利申请
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甘肃政法学院本科生实验报告( 五 ）姓名:学院:专业: 班级: 实验课程名称: 数字图像处理技术实验日期: 2016 年 月 日开课时间：2015-2016 学年 第二 学期甘肃政法学院实验管理中心印制实验题目图像匹配与识别图像Matlab数字水印设计小组合作姓名班级学 号一、实验目的图像匹配与识别图像Matlab数字水印设计二．实验环境Matlab7.0三、实验内容与步骤一、基于matlab做的数字水印，文件包括源代码及原图像和加入水印后的图像图像数字水印技术是指用信号处理的方法在图像数据中嵌入隐含标记，水印分为可感知和不易感知两种。1、可感知水印。这是一种可以看见的水
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本章指导：了解图像匹配与识别技;**第11章图像匹配与识别;**11.1模式与模式识别1;**举例在人们的日常生活和工作;**模式模式就是存在于时间和空;**11.1.2模式识别系统;**图像分析技术分类的三种基本;**图像分析技术图像分析技术分;**模式识别系统的基本构成信息;**模式识别系统信息获取部分;**模式识别系统预处理部分预;**模式识别系统特征提取和选择;**模式识别系统4.决策分类决;**模式识别系统分类器的训练/;**模式识别实例在传送带上用光;**模式识别实例识别过程：数据;**模式分类器的获取和评测过程;**训练和测试训练集：是一个已;**11.1.3模式识别方法;**1
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基于演化算法的图像匹配方法研究的开题报告.docx
基于演化算法的图像匹配方法研究的开题报告
一、选题背景
图像匹配是图像处理的一个重要领域，涉及到计算机视觉、图像识别等多个方面。在计算机视觉的应用中，常常需要进行图像匹配，以实现目标检测、物体跟踪等任务。目前，常用的图像匹配方法包括特征提取、特征匹配等，但这些方法仍然存在一定的局限性。
近年来，演化算法在优化问题的解决中得到广泛应用，也有研究将其应用到图像匹配中。演化算法模拟生物进化过程，通过运用交叉、变异等操作不断搜索得到更优的解。本研究将尝试利用演化算法来实现图像匹配的目标，以期在图像匹配的效率和准确性方面得到优化。
二、研究目标
本研究的主要目标是设计一种基于演化算法的图像匹配方法，并验
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基于直线段编组的图像匹配方法研究的中期报告.docx
基于直线段编组的图像匹配方法研究的中期报告
一、研究背景
图像匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是在两幅或多幅图像之间找到相形之处。在实际应用中，图像匹配有着广泛的应用场景，例如三维重建、行人检测、图像搜索等等。因此，在研究图像匹配的过程中，如何提高匹配的准确性和鲁棒性一直是研究者关注的重点。
二、研究内容
本次中期报告主要研究基于直线段编组的图像匹配方法。在该方法中，通过将图像中的直线段进行编组来构建直线段组，以获得更好的图像特征描述，从而实现更准确、更鲁棒的图像匹配。
具体来说，该方法首先利用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘信息，然后利用直线段检测算法检测出图像中的直线
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基于分形方法的图像匹配研究的开题报告.docx
基于分形方法的图像匹配研究的开题报告
一、研究背景和意义
图像匹配是图像处理中的重要问题之一，具有很高的实际应用价值。图像匹配可以用于识别物体、计算机视觉、机器人控制等方面，因此在图像处理中有着广泛的应用。
目前，常用的基于特征点的图像匹配算法存在着许多问题，如特征点提取难度大、对背景干扰敏感等。而基于分形方法的图像匹配算法具有特征提取复杂度低、对噪声和干扰鲁棒性强等优点。因此，研究基于分形方法的图像匹配算法具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容和方法
本文拟研究的主要内容和方法如下：
1、基于分形理论的图像特征提取方法。通过分形方法，提取图像的重要特征信息，为图像匹配提供依据。
2、基于分
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一种基于低轨卫星图像匹配的终端定位方法.pdf
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(71)申请人成都本原星通科技有限公司
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基于图像匹配的光伏面板故障定位方法研究.pdf
基于图像匹配的光伏面板故障定位方法研究
摘要
光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，在全球能源转型的过程中扮演着关键角色。
我国非常重视光伏产业的发展，光伏电站的装机量连续8年稳居世界第一。但是随着装
机量的增多，光伏面板不可避免会出现故障，运维任务面临着越来越大的压力。因此无
人机搭载红外摄像头进行巡检，成为目前光伏面板故障检测的主要方式。现在，基于深
度学习的图像匹配技术得到了快速的发展，为光伏面板的故障定位提供了有力的支持。
本文提出了一种基于图像匹配的光伏面板故障定位方法，通过无人机航拍图像和电
站地图图像之间的图像匹配，再利用地图的位置信息，使用基于规则的融合方法实现光
伏面板故障的精
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