【摘 要】
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针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室,中国科学院大学
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针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转、尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖
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自动制图综合集技术、艺术与制图人员经验于一体,长期以来其自动化、智能化研究进展缓慢。基于机器学习的智能化自动综合也成为了制图综合发展过程中必须解决而仍未得到很好解决的核心难题之一。提出基于案例归纳学习的道路网智能选取方法,以制图专家道路网选取案例库为学习对象,以决策树算法为推理机,从专家案例库中自动归纳、推理来获取决策树,并转化为满足计算机自动执行的规则集,据此来进行道路网自动选取。从而解决了把难
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