基于改进的FAST-SURF快速图像拼接算法

来源 :应用光学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qiuzhilv
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针对SURF(speeded-up robust features)算法计算量大、图像拼接效率低的不足,以FAST(features from accelerated segment test)角点取代SURF斑点在图像重合区域提取特征点,使用SURF描述子进行特征点描述,通过描述子降维、自适应最近邻与次近邻比值法、几何约束法剔除错误匹配点,提高匹配的准确性。匹配完成后,通过减少样本集的个数和舍弃不合理参数模型来改进RANSAC(random sample consensus)方法,获取单应性矩阵,
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摘 要:在前人研究基础上,据新采集的二维和三维地震剖面及重新处理的二维和三维剖面等资料,对南缘主要复式背斜开展构造解释。将南缘复式背斜类型进行划分,对复式背斜下部成藏组合成藏特点进行分析与探讨,认识如下:①准噶尔盆地南缘复式背斜可划分为继承型、走滑型、反转型、三重叠置型和隐伏型;②继承型复式圈闭发育于构造位移较小的第二排(高泉背斜)及第三排背斜带(呼图壁背斜)中;走滑型发育于天山挤压冲断和准噶尔盆
非负张量分解作为一种特征提取方法,以不会破坏数据的内部结构特征和可解释性强等优势在图像处理和模式识别领域得到广泛的应用。但是,该方法在提取人脸子特征时会存在以下两个问题:一是分解得到的基图像之间存在不必要的相关性,导致冗余信息较多,极占内存;二是编码不够稀疏导致图像表达方式不够简洁。这些问题都会极大的影响人脸识别的准确率。为了进一步提高人脸识别准确率,提出基于正交稀疏约束非负张量分解的人脸识别算法
在考虑时滞效应的影响下研究了非零和随机微分投资与再保险博弈问题.以最大化终端绝对财富和相对财富的均值-方差效用为目标,构建了两个相互竞争的保险公司之间的非零和投资
以SRCNN(super-resolution convolutional neural network)模型为代表的超分辨率重建模型通常都有很高的PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural similarity)值,但其在视觉感知上并不令人满意,而以SRGAN为代表的拥有高感知质量的GAN(generative adversarial net
在机器视觉的图像处理中影响图像优劣的因素有很多,其中光源照射角度是主要因素之一。为了得到更好的图像数据,对视觉系统中光源照射最佳角度进行了仿真分析与实验研究,实验中采用单一变量法,只改变光源照射角度,通过理论计算、模拟仿真和实验验证相结合,得到了最佳的光源照射角度。结合Sobel算法检验在最佳角度下和其他角度下的图像边缘质量,结果表明在光照角度为57.17°的倾角下图像光照数据和边缘图像表现最好。
为了改进传统叠层成像系统探测距离较近,探针波束难以被有效利用的缺点,提出了基于聚焦高斯波束的太赫兹叠层成像实验系统。基于叠层成像原理,使用角谱传输理论,用聚焦的高斯波束替代传统小孔产生的衍射波束,通过计算机仿真实验验证这种替代的可行性,完成了相应的成像实验。结果表明,在0.1 THz波段采用聚焦的高斯波束进行太赫兹叠层成像是可行的,仿真与实验结果证明了此系统的可行性。在探测距离为50 mm的条件下
研究目标函数是若干光滑函数和的可分离优化问题,提出了一种单位化增量梯度算法.该算法每次子迭代只需要计算一个(或几个)分量函数的单位负梯度方向作为迭代方向.在一定条件
外腔激光器具有窄线宽、低功耗的特征,主要用于相干光通信,实际应用中外腔激光器的输出光功率会在环境温度为高温或者低温时出现下降现象。通过使用有限元商用软件Ansys分析,发现高低温下机械结构会有微小的挠度变化,相较于常温,高低温下最大的挠度角度为0.04°。外腔激光器的腔长较长,结合光路仿真软件Zemax研究发现,微小的挠度变化会引起较大的光路变化,影响耦合效率,进而导致输出光功率降低。通过实验量测证实了光路变化,并基于挠度变化引起功率降低的理论,从设计角度提出了通过缩短腔长、加厚基座的方式来减小输出光功率
在光电成像系统中,动态调制传递函数受到光学系统波像差、探测组件信号分辨率及传递特性以及载体运动引起图像模糊等环节对图像质量的综合影响,成为光电成像系统的重要参数之一。论文基于光电成像系统动静态调制传递函数的测试原理,研制一种动态调制传递函数测量装置,其中光学准直系统焦距为10 000 mm,运动目标速度控制范围达到30 mm/s~5 000 mm/s,满足长焦距光电成像系统的动态调制传递函数测试。
三维人脸的测量与分割有着广泛的应用需求,是目前重要的研究方向,但三维人脸数据的庞大、无序等问题制约了其快速发展。首先开发了基于结构光方法的三维人脸测量系统,获得以点云形式存储的高精度三维人脸数据。其次,采用保角变换对三维人脸数据进行了预处理,并采用二维卷积神经网络分割结合三维反映射的思路,实现了三维人脸的分割,解决了三维数据的无序性以及旋转性,降低了三维数据分割的时间消耗。实验结果表明,本文提出的