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22 条结果
- 基于MSER和SVM以及强种子区域生长的车牌定位CSTPCD
- 用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位北大核心CSCDCSTPCD
- 基于最大稳定极值区域的车牌定位与字符分割CSTPCD
- 基于MSER和SVM的玻璃纤维管纱毛羽检测北大核心CSTPCD
- 基于快速轮廓转动力矩特征的激光主动成像目标识别CSCDCSTPCD摘要：针对激光主动成像的图像特性，提出一种基于快速轮廓转动力矩的目标识别方法。将转动力矩的概念引入目标识别中，提出的快速轮廓转动力矩特征（ FCTF）不仅包含了轮廓的尺寸、位置、规则度以及目标的亮暗等信息，同时对于旋转、尺度缩放等变换具有不变性。采用转动力矩的快速计算方法，提高了识别算法的计算效率。识别算法首先使用最大稳定极值区域（ MSER）算法检测出目标特征区域，并将其变换为圆形区域，然后结合快速转动力矩特征算法提取出目标区域的局部不变…查看全部>>
- 一种新的合成孔径雷达图像船只几何特征提取方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：海上船只监测在海洋交通、渔业管理等领域发挥着重要的作用.高分辨率合成孔径雷达卫星的发射,使船只类型识别成为可能,进一步提高了海洋监测的能力.几何特征是一种重要的船只类型识别特征,本文提出了一种新的合成孔径雷达图像船只几何特征提取方法.与传统方法不同,本文利用最大稳定极值区域算法,取代常用的恒虚警率算法,来检测定位船只.这种方法能够在同等检测率的情况下,有效的降低虚警率,并且具有更快的速度.在几何特征提取过程中,本文提出了改进的最小外接…查看全部>>
- 基于RVCF的大视角差异图像匹配方法CSTPCD
- 基于水平集和最大稳定极值区域的颈椎椎体分割方法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于Adaboost多特征融合的织物扫描图案识别北大核心CSTPCD摘要：针对织物扫描图像中纱线纹理等的存在造成难以提取有效图案特征的问题,提出了一种基于多特征融合的图案识别方法.首先通过纹理抑制平滑滤波算法滤除织物扫描图像的纱线纹理,并进行灰度化;然后分别提取灰度图像的边缘方向直方图、最大稳定极值区域的SURF特征和灰度共生矩阵特征,建立样本图像特征库;最后以样本图像特征库特征为训练对象,通过Adaboost算法融合3类特征建立分类器,实现图案识别.实验结果表明,基于Adaboost的多特征融合织物扫描图…查看全部>>
- 一种基于稳定区域的图像特征描述子CSCDCSTPCD