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搜索资源列表

  1. 基于曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法分析

  2. 计算机技术的发展下，优化提升图像匹配算法，可以提升图像检测精度。基于曲率尺度空间的角点检测图技术，优化设计图像匹配算法，基于曲率尺度空间的角点检测算法进行图像特征点的提取，归一化处理特征点，有助于提高图像匹配精度。利用该算法最终实现图像匹配需求，验证了算法的有效性，改进了图像匹配中特征点过度分离的弊端，提高了图像匹配检测的整体精度约10.0%。该算法发挥了积极应用价值，值得在实践应用中推广。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38723516

  1. 基于多尺度分块的指纹图像二值化算法

  2. 提出了一种基于多尺度分块的指纹方向图滤波方法，并将该算法应用于指纹图像的二值化处理。实验结果表明，该算法明显优于其他算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38596267

  1. 基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进

  2. 摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法。该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。与其它方法相比，该方法提取的特征向量稳定、识别率高、算法快，非常有利于分类，且特征提取的方法有人类视觉的特点。 关键词：多尺度分析 Marr边缘检测算子 判别熵 特征提取在线签名验证是通过计算机采集和验证个人签名，从而实现无纸

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38722193

  1. pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)

  2. 测试代码： import torch import torch.nn as nn m = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #权重w和偏重将被使用 input = torch.randn(1,2,3,4) output = m(input) print("输入图片：") print(input) print("归一化权重：") print(m.weight) print("归一化的偏重：") print(m.bias) print("归一化的输出：") print(o

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38670208

  1. 超疏水微/纳米双尺度结构

  2. 在本文中，我们提出了超疏水的微/纳米双重结构（MNDS）。 通过对硅进行KOH蚀刻，首先设计出具有特定几何尺寸的设计精良的微结构，包括倒金字塔和V形凹槽。 然后通过改进的可控的深React离子刻蚀（DRIE）Craft.io在没有掩膜的情况下，在微结构顶上形成由高致密的高纵横比纳米柱制成的纳米结构，从而形成MNDS。 由于最小化的液体固体接触面积和DRIE过程中沉积的顶部碳氟化合物层的结果，MNDS显示出可靠的超疏水性。 接触角和接触角磁滞分别类似于165和小于1度。 根据挤压和跌落测试，MND

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：465920
    • 提供者：weixin_38715048

  1. 基于归一化超拉普拉斯先验项的运动模糊图像盲复原

  2. 基于变分方法提出了一种运动模糊退化图像的盲复原算法。考虑自然场景的图像梯度符合长拖尾概率分布,提出的方法采用归一化的超拉普拉斯先验项作为变分能量方程中的光滑项,从而有利于图像在去模糊的求解过程中正确解收敛。由于建立的能量方程不是严格凸的函数,故引入了分裂方法进行求解。整个运动模糊退化图像的盲复原过程在多尺度框架下由粗到细尺度渐进执行。最后利用估计出的点扩展函数计算清晰图像。相对于传统的盲复原算法,本文提出的算法不需要预测图像的梯度信息和对梯度进行筛选,直接求解能量方程就能够得到相应的正确解。得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38556205

  1. 不变位移非混叠多尺度几何分析滤波器组：理论，设计和应用

  2. 分析了非下采样轮廓波变换存在频谱混叠的原因，指出劈窗算法二进制插零方式使滤波器宽度增幅过快是引起边界发生畸变（即频谱混叠）的主要因素。为此，提出了一种近似移不变抗混叠塔式分解代替原劈窗算法非抽样塔式分解，从而构造出新的具有抗混叠性能的非下采样轮廓波变换。相比非下采样轮廓波变换，抗混叠非下采样轮廓波变换的基函数具有更好的空域正则性和频域局部化性能，并且冗余度明显降低。实验结果表明，无论是PSNR指标，还是在视觉效果上，抗混叠非下采样Contourlet变换的硬阈值去噪性能均好于Contourlet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：864256
    • 提供者：weixin_38677585

  1. 通过多尺度和多个深度神经网络进行泛锐化

  2. 通过多尺度和多个深度神经网络进行泛锐化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38674569

  1. 基于稀疏正则化的相关滤波器跟踪器

  2. 近来，基于相关滤波器的跟踪器在准确性和鲁棒性方面均取得了竞争优势。 为了有效地学习分类器，这些方法利用了训练样本的周期性假设。对傅里叶域中的密集采样的处理进行建模。 然而，周期性假设引入了有害的边界效应，这严重降低了跟踪模型的性能。为了降低边界效应，我们提出了一种多尺度ℓ1正则相关滤波器跟踪器（MSL1CFT），它利用不同的正则化参数来在学习过程中惩罚每个相关滤波器系数。 我们的方法可以在大量的负训练样本上学习相关滤波器模型，而不会恶化正样本。 我们进一步为我们的模型提供了一种快速求解器，它使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38713586

  1. 用于单图像超分辨率的压缩多尺度特征融合网络

  2. 最近，深度神经网络在图像超分辨率（SR）领域取得了重大突破。 大多数基于深度学习的图像SR方法学习端到端网络，以发现低分辨率（LR）图像和高分辨率（HR）图像之间的映射关系，以便生成视觉上令人满意的图像。 但是，这些方法仅提取单个比例尺特征来学习映射关系，这将丢失一些重建所需的关键信息。 在本文中，我们提出了一种用于单图像SR的压缩多尺度特征融合（MSFF）网络。 网络中使用了多个MSFF模块来提取不同比例的图像特征，这使我们能够捕获图像的更完整的结构和上下文信息，从而获得更好的SR质量。 此外

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38693589

  1. 基于自动参数化的无监督多尺度分割方法

  2. 基于自动参数化的无监督多尺度分割方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38611508

  1. NLP_Assignement:变压器模型中注意力的多尺度可视化-源码

  2. NLP_分配 变压器模型中注意力的多尺度可视化 项目制作人： -巴穆·穆罕默德（BAMOUH Mohamed） -KERAGHEL Imed -赫布隆·乌萨马（HEBROUNE Oussama） -布瓦亚德·吉塔（BOUAYAD Ghita）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42127369

  1. 基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法

  2. 视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值 . 由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡.等干扰因素的制约 , 基于底层特征的传统计数方法准确率较低 . 本文提出一种基于序的空间金字塔池化 (Rank-based spatial.pyramid pooling, RSPP) 网络的人群计数方法 . 该方法将原图像分成多个具有相同透视范围的子区域并在各个子区域分别取.不同尺度的子图像块 , 采用基于序的空间金字塔池化网络估计子图像块人数 , 然后相加所有子图像块人数得出原图像人数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：549888
    • 提供者：weixin_38546308

  1. 基于小波多尺度二值化的铜浮选过程性能识别

  2. 基于小波多尺度二值化的铜浮选过程性能识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38575456

  1. 泛锐化的多尺度密集深度学习方法

  2. Pansharpening的目的是通过融合较低分辨率多光谱（LRMS）图像中的光谱信息和相应的高分辨率全色（PAN）图像中的空间信息来产生高分辨率多光谱（HRMS）图像。 在这项工作中，我们提出了一种基于多尺度密集深度学习的泛锐化方法。 遵循端到端的学习架构，提出的深度神经网络包含三个模块：1）使用并行多尺度卷积层提取PAN图像的多尺度特征； 2）采用全局标识分支结构保存频谱结构； 3）集成了一个密集的学习块，以提高频谱空间的表达能力。 与其他最新方法相比，我们提出的方法获得的实验结果在可视化和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38659812

  1. 基于随机蕨的光电成像末端制导目标初始化

  2. 为实现光电成像末端制导中的自适应目标初始化, 针对末端制导景象匹配中图像存在尺度、旋转、灰度和3D视角差异, 及传统方法运算量较大的问题, 基于随机蕨分类器构造了一种新的景象匹配算法。算法首先利用基准图像进行分类器训练, 然后基于该分类器对实时图像进行特征匹配。为剔除误匹配特征对, 对初始匹配特征对中的对应区域分别进行尺度不变特征变换(SIFT)特征描述, 基于马氏距离准则进行误匹配特征对剔除。根据顺序抽样一致性算法(PROSAC)对剩余的匹配特征对估计两图像的外极几何关系, 最终根据外极几何关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38752907

  1. 基于共轭梯度的大尺度医学图像非刚性配准算法

  2. 人体胸腹腔中大量非刚性软组织器官由于呼吸、脏器蠕动和体位变动等会产生大尺度非线性形变,粘性流体配准将图像的形变模拟为流体的流动过程而适宜于大的形变.针对粘性流体配准算法应用超松驰迭代求解离散化偏微分方程组耗时量大,且其最优松驰参数难以获得的问题,使用基于不需要预先估计参数的共轭梯度迭代求解形变参数,实现粘性流体配准.该方法所需存储量小,且具有步收敛性、稳定性高的优点,实验证明该方法在不损失配准精度的前提下提高了配准速度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：302080
    • 提供者：weixin_38618315

  1. 进化增强的多尺度超完备字典学习图像去噪

  2. 本文提出了一种利用图像的多尺度特性和稀疏表示的多尺度超完备字典学习方法。 首先用平移不变字典稀疏表示图像，然后使用一些学习的多尺度字典对系数进行去噪。 字典学习可以简化为具有多个变量的非凸l（0）-范数最小化问题，因此提出了一种进化增强算法来交替优化变量。 进行了一些实验，以比较我们提出的方法与相应方法在某些基准自然图像上的性能，并且在视觉结果和一些数值准则上都可以观察到我们提出的方法相对于相应方法的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：848896
    • 提供者：weixin_38730389

  1. 高动态范围图像色调映射的局部保留边缘多尺度分解

  2. 提出了一种新颖的滤波器，用于图像的边缘保留分解。 它与以前的过滤器的本地自适应特性不同。 过滤后的图像在任何地方都包含局部均值，并保留局部显着边缘。 我们的过滤结果与其他三种方法的结果进行了比较。 还对过滤器的行为进行了详细分析。 提出了使用该滤波器进行多尺度分解的方法，以处理具有三个细节层和一个基础层的高动态范围图像。 使用滤波器的多尺度分解可满足以下三个假设：1）基本层在各处保留局部均值； 2）每个刻度的显着边缘在局部窗口中是相对较大的梯度； 3）所有非零梯度信息都属于细节层。 还提出了一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38592256

  1. 基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法

  2. 针对暗通道先验算法处理大片天空区域存在复原图像的可视化效果较差和图像细节信息不丰富等问题,提出一种基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法。采用Canny算子对亮度分量进行边缘检测并利用多尺度Retinex算法消除亮度分量,采用交叉双边滤波优化暗通道的先验理论获得粗略估计的透射率,采用四叉树子空间搜索法选取全局大气光值。为了消除图像中复原图像整体较暗以及无法显示细节信息的现象,使用二维伽马函数校正亮度值,最终得到复原后的去雾图像。实验结果表明,所提算法可以有效恢复有雾图像的细节信息,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38590790
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