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  1. 基于平面特征的深度图像配准

  2. 基于平面特征的深度图像配准 基于平面特征的深度图像配准
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2011-05-30
    • 文件大小:143kb
    • 提供者:jatro2011
  1. 深度图像配准的ICP算法简介

  2. ICP算法简介的一片很好的文章,简介的介绍了ICP算法的基本原理。供大家参考与学习
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-06-20
    • 文件大小:164kb
    • 提供者:LHZ593
  1. 三维深度图像重建配准

  2. 这个一篇关于三维重建的文章 还有关于配准的一些东西 值得下载
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-09-13
    • 文件大小:671kb
    • 提供者:wangshaowu1
  1. 深度图像自动配准点云的方法研究

  2. 点云配准是三维激光扫描数据处理过程中不可或缺的一个环节,利用标靶进行配准是经典的手段之一, 此类方案在单独扫描标靶的基础上进行半自动化配准。本文给出一种配准策略,利用中心投影原理将单站扫描的 点云转换为深度影像,借助数字图像处理技术完成标靶的自动提取,拟合获得标靶中心点的坐标,并借用摄影测 量学的知识实现点云的自动化配准。实验证明了本文方法的有效性。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-03-12
    • 文件大小:239kb
    • 提供者:neversleeping
  1. 基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计(中文版PDF)

  2. 《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga(field programmable gatearray,现场可编程门阵列)这种新型可编程电子器件的特点,对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾,并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景,详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。作者还结合自己的经验,介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧,并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于f
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2015-02-09
    • 文件大小:53mb
    • 提供者:johnllon
  1. kinect彩色图像对齐到深度并显示结果

  2. 将kinect获取的彩色图像映射到深度坐标下,用OpenCV显示彩色图像以及深度图像并显示结果。并比较了两种配准方法,一种为简单图像变换,一种是深度彩色之间坐标变换。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-06-08
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:hshewxf
  1. kinect-v2彩色深度配准并修复深度图像并获取三维坐标

  2. kinect-v2修复深度图像并用修复后图像进行彩色深度配准并,用opencv显示配准结果,并获取场景中所有点的三维坐标,用opengl显示三维场景
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-06-08
    • 文件大小:15mb
    • 提供者:hshewxf
  1. 关于图像配准和深度学习的一篇文章

  2. 关于图像配准和深度学习结合的一篇文章,很有参考价值
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-07-22
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:qq_41934735
  1. CNN遥感图像配准

  2. CNN在遥感图像配准中的实现源代码,参考论文:利用深度卷积特征进行多时相遥感图像配准《Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Feature》
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-17
    • 文件大小:36mb
    • 提供者:qq_33431061
  1. OpenCV密集配准BM.cpp

  2. SGBM算法的密集匹配SGBM算法介绍 在OpenCV中使用函数StereoSGBM ( ) 实现了SGBM算法。SGBM 算法核心步骤为:选取匹配基元;构建基于多个方向的扫描线的代价能量和函数;求取能量代价和函数的最优解。OpenCV中SGMB算法的实现主要分为以下四个步骤: ①预处理 SGBM采用水平Sobel算子,把图像做处理,然后用一个函数将经过水平Sobel算子处理后的图像上每个像素点(P表示其像素值)映射成一个新的图像,表示新图像上的像素值。映射函数如下:
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2020-01-02
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:qq_25338597
  1. 地面三维激光扫描数据的特征配准

  2. 基于深度图像的模型重建技术是当前计算机图形学研究的热点,如何快速实现深度图像的精确配准是大场景模型重建的关键问题。文中针对地面三维激光扫描深度图像的特征配准展开研究,分别介绍了标签配准、手工配准及特征面配准的原理与软件实现。可为理论、工程研究提供参考。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-12
    • 文件大小:932kb
    • 提供者:weixin_38699551
  1. 变形图像配准网络DIRNet图像配准

  2. 基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络DIRNet图像配准网络,这是一个使用 CNN 来预测控制点的网格的神经网络,这些控制点能够被用来生成根据参考图像来对待配准图像进行变形的位移矢量场。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:164mb
    • 提供者:weixin_44899982
  1. 宽场景仿真中的图像配准算法

  2. 为了提高实时宽场景图像拼接应用中的图像配准精度和配准速度,提出了一种利用相机标定信息与相位相关技术相结合的图像配准方法。利用相机间的相对位置参数计算待拼接图像间的旋转和缩放模型,利用相位相关技术求解图像间的平移转换参数。通过理论推导对缩放模型的误差分布进行分析。实验结果证明,该算法理论推导正确,在场景深度范围较小情况下,图像拼接准确快速。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:545kb
    • 提供者:weixin_38731123
  1. 基于Kinect深度图像的三维重建

  2. 随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步,三维重建在生产、生活中的应用越来越广泛,基于Kinect传感器的三维重建得到广泛的应用。针对于现有的Kinect传感器获得的深度图像深度信息丢失的问题,提出了一种新的基于均值滤波的方法对深度图像进行去噪,并对深度图像进行预处理,获取三维点云,用迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法完成点云的精确配准,从而得到配准后物体表面三维点云,并完成物体的三维重建。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:367kb
    • 提供者:weixin_38630853
  1. 利用深度卷积特征进行遥感图像配准代码

  2. 利用深度卷积特征进行遥感图像配准中的实现源代码,参考论文:《Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Feature》
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-10-26
    • 文件大小:72mb
    • 提供者:weixin_44705725
  1. 从眼底图像中对多光谱图像进行深度组明智配准

  2. 摘要多光谱成像(MSI)是一种新颖的非侵入性工具,用于可视化从内部限制膜到脉络膜的整个眼睛。 但是,在连续的MSI图像中经常会观察到空间未对准,因为眼球扫视运动通常快于MSI图像采集速度。 因此,配准MSI图像对于通过MSI进行视网膜变性的基于计算机的分析是必要的。 在本文中,我们提出了一个早期的深度学习框架,用于以分组方式实现MSI图像的准确配准。 该框架包含三个部分:基于主成分分析的模板构造,变形场计算和空间变换。 该框架具有独特的能力,可以解决两个关键挑战,即MSI图像中的“多模式”特性,
  3. 所属分类:其它

  1. 基于磁共振成像的Atlas配准和基于深度卷积神经网络的前列腺分割

  2. 在磁共振(MR)图像中对前列腺的自动分割已越来越多地应用于前列腺疾病的诊断和各种临床应用。 然而,由于前列腺边界周围的解剖结构不均匀且变化,因此前列腺MR图像的分割面临着巨大的挑战。 由于深度学习在计算机视觉中显示出优异的性能,因此我们提出了一种使用深度神经网络的粗细细分策略,以分别解决直肠内线圈前列腺图像和非直肠内线圈前列腺图像的分割问题。 首先,我们将基于配准的粗略分割呈现给预处理的前列腺MR图像,以获得潜在的边界区域。 其次,我们训练深度神经网络作为基于像素的分类器,以预测潜在边界区域中的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:896kb
    • 提供者:weixin_38620741
  1. 图像配准-源码

  2. AAN:医学图像注册的外观调整网络 图像配准是许多医学图像分析的基础。 精确图像配准的主要障碍是图像外观的变化。 最近,使用深度神经网络的基于深度学习的注册方法(DLR)的计算效率比传统的基于优化的注册方法(OR)高几个数量级。 但是,DLR的一个主要缺点是无视OR中固有的特定于目标对的优化,而是依赖于使用一组训练样本进行训练的全局优化网络来实现更快的注册。 因此,当图像对(固定/运动图像)的外观差异较大时,与OR相比,DLR固有地具有降低的适应外观变化的能力,并且性能较差。 因此,我们提出了外
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:299kb
    • 提供者:weixin_42118770
  1. 基于卷积神经网络的点云配准方法

  2. 点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大,不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题,提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像,利用卷积神经网络提取深度图像对的特征差,将深度图像对的特征差作为全连接网络的输入并计算点云配准参数,迭代地执行上述操作直至配准误差小于可接受阈值。实验结果表明,相比传统的点云配准方法,基于卷积神经网络的点云配准方法具有所需计算量小、配准效率高、对噪声点和异常点不敏感的优点。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于自适应联合双边滤波的深度图像空洞填充与优化算法

  2. 针对联合双边滤波修复深度图像时无法准确估计滤波邻域范围和权重参数、深度图像的空洞填充效果不佳等问题,提出一种自适应深度图像空洞填充与优化算法。该算法减少了输入参数,实现了对每个深度缺失值的修复,根据有效像素占比确定每个空洞像素点的滤波邻域范围,通过邻域大小计算空间距离权重项参数,引入结构相似度(SSIM)作为颜色相似权重项参数的计算指标。在Middlebury立体匹配数据集和经过配准的Kinect RGB-D数据集上检测所提算法的性能,并与其他方法进行定性比较和定量分析。实验结果表明,所提算法能
  3. 所属分类:其它

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