一种改进的特征点匹配算法

特征点匹配是计算机视觉中的关键步骤,在很多领域中都有着的重要应用。通过对当前图像特征点匹配方法的研究,提取一种基于特征点的灰度量和几何特征量相结合的匹配方法。该方法首先用Harris算法提取特征点;然后用极线约束减少搜索范围;最后用特征点的灰度量实现特征点匹配。该方法利用极线约束,克服了用灰度量进行特征点匹配计算量大的缺点,提高了匹配速度。实验表明,是一种准确快速的特征点匹配方法。     

车辆监控系统设计中地图匹配算法的研究

本文介绍了系统实现中的关键问题——地图匹配算法。怎么使车辆在地图上准确的显示,这是车辆监控系统中最关键的问题之一,即地图匹配的问题,介绍了常见的几种地图匹配算法和地图匹配算法的原理,并对地图匹配算法进行了分析,最后对地图匹配算法进行了改进。     

基于点相互关系特征点匹配算法的标志图匹配

图像中标志图匹配问题实际上是图像处理领域的一个分支,多用于图像分析处理等任务的过程中,是图像处理领域的一个研究热点。鉴于当前大多数的特征点匹配算法只考虑了样本特征点与目标特征点的关系,本文首先对特征提取后的特征点集进行预处理,并将同一特征点集中特征点间的相互关系作为约束引入到匹配中,建立了一个匹配代价函数。并将该匹配代价函数转化为一个线性问题,求解该线性问题以达到特征点匹配目的。     

计算机视觉中标记点匹配算法

计算机视觉测量中,多幅图像标记点自动匹配是实现测量自动化的重要环节。本文提出了标记点的自动匹配方法。该方法首先采用编码标记点得到初始匹配集,根据相似性将解码错误的剔除得到良好的匹配集。然后使用极线约束、反投影残差、图像绝对距离比约束实现非编码标记点的正确匹配。实验表明该方法在一般拍摄条件下,非编码标记点的匹配正确率可高达97%。     

图像特征点匹配的流程和应用发展研究

分析研究了图像特征点匹配在视觉SLAM(visual Simultaneous Localization And Mapping,vSLAM)领域的流程、应用及发展中遇到的问题,并提出了未来图像特征点匹配的研究方向和发展趋势。     

基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法研究

遥感成像的过程可能导致图像倾斜或畸变,针对传统图像镶嵌方法存在的精度和效率低等问题,采用Harris算子进行角点提取,建立图像特征点的对应关系,将两幅图像的角点对相互匹配,计算图像间的变换关系,实现遥感图像的平滑镶嵌。实验结果证明,基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法具有较高的镶嵌精度。     

接轨站到发线数量确定方法的探讨

两条铁路干线接轨的车站称为接轨站。一条新的铁路干线接入铁路网上的车站 ,必然引起原有车站的改建或扩建 ,改建后的到发线数量如何确定呢 ?本文来解决这个问题。接轨站不同于一般的中间站 ,它的各项作业比中间站多 ,规模比中间站大 ,接轨站也不同于区段站和编组站 ,大多数接轨站不是机车交路的起讫点 ,也不具备区段站和编线站上那么多设备 ,所以接轨站是一种特殊的车站 ,确定它的到发线数量应有自己的分析计算方法 ,以区别于区段站和编组站。1　分析法确定到发线数量接轨站衔接的三个方向中 ,任意两个方向有列车同时到达 ,其中一个方向有…     

客运专线客运站到发线运用模型

客运专线客运站到发线的合理运用问题需要考虑接发列车数量及方向、挂线动车组在站作业内容及方式、车站站形布置及到发线数量等多种因素,其问题规模和复杂程度随接发列车数量以及车站规模的增大急剧增加,本文定义特殊的接发列车影响调车作业权值并建立数学模型对问题进行描述,以期减小接发列车对车站其它调车作业的影响,为客运站高效的完成运输任务创造条件。     

一种基于无人机航拍图片特征点匹配的改进方案

在获取无人机航拍图像后,我们对图像进行初步去噪、平滑和特征提取处理,接下来需要进行特征匹配工作。我们针对无人机航拍图像所具有的相关缺陷,即视点过分离散、视角不稳定[1];提出了改进SIFT算法和Susan算法相结合的特征匹配方案。改进SIFT算法是基于图像Radon变换的改进[2],然后和Susan算话结合使用;最终的实验结果表明,新提出的匹配方案有着良好的快速性和较高的匹配精度,完全能够应用于无人机航拍场景下对实时性要求较高的目标识别和三维重建。     

一种改进的基于高铁频谱环境地图的切换算法

随着高速铁路的发展,GsM—R系统对越区切换的要求更加严格。本文基于高铁下的频谱环境地图Radio Environment Map（REM）,提出一种改进的越区切换算法。该算法利用频谱环境地图获取列车的位置和速度,结合传统算法,以达到提前切换的策略,同时通过频谱环境地图可知列车运行方向和目标小区,避免乒乓效应的发生,提高了切换成功率。     

改进的基于模式匹配的答案抽取方法

开放领域的问答系统是自然语言处理领域中具有挑战性的研究方向.答案抽取是问答系统的关键,在基于模式匹配的答案抽取方法中,答案是借助于问题的答案模式抽取得到,因此,答案模式的评价对候选答案排序及答案的最终选择起着决定性的作用.参照传统的答案模式评价方法,提出一种改进的模式评价方法,分别在传统和改进两种答案模式评价方法下进行了答案抽取实验.实验结果表明应用改进的答案模式评价方法,答案抽取性能明显提高.     

基于改进的 SI FT图像匹配方法研究

对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法进行了研究。针对高斯差分金字塔阶数与特征点数关系问题,对算法进行了改进,通过控制金字塔的阶数来控制特征点数。实验数据分析表明：在图像存在不同程度的旋转变形和噪声影响时,改进后的算法鲁棒性更好,实时性更强。     

一种改进的BM模式匹配算法

传统的模式匹配算法匹配效率较低,有时无法满足入侵检测、搜索引擎等系统性能需求。为此,在BM算法及其衍生算法的基础上,提出了一种高效的模式匹配算法—BMQ算法。该算法利用模式串末字符对应的文本字符与文本字符下一个字符的独特性和组合性,有效提高了模式串最大右移位数出现的概率,加快了匹配速度。通过实验对比,BMQ算法的效率优于BM匹配算法;为进一步验证其有效性,将改进后的算法引入到入侵检测系统中,实验测试结果表明,BMQ算法提高了入侵检测效率。     

谱系数图与K图互换的改进算法

通过对Hadamand矩阵的分析，并结合谱系数图与K图的自身特点，从中找出两种图之间的对应关系，进而提出了一种谱系数图与K图互换的改进算法。此外，还对积项谱与K图的转换关系进行了探讨，得到了相应的积项谱转化为K图的方法。文中对这两种方法分别进行了仔细的说明，并通过一系列例子进行了验证。实例证明，改进的算法具有简单、直接、方便等特点。     

一种进的并行字符串匹配算法

本文简述了字符串匹配算法的研究进展,分析了BF算法以及PRAM-CREW算法,并对该并行算法进行了改进,减少了处理器个数,使匹配次数大大减少,从而提高匹配效率。文章最后分析了该算法的性能。     

一种配电网模糊评估的改进算法

结合某城区10kV配网实际情况,在收集大量统计资料的基础上,建立了配网评估的层次分析模型;提出了一种改进的配电网评估模糊算法,针对不同地块的负荷特点和负荷性质,相应地修正评估的标准,既能最大程度地挖掘现有电网潜力,又能保证重要和特殊负荷的供电可靠性及电压质量。经实例验证,该算法简单有效。     

一种改进的层次化火灾风险评估方法

AHP（层次分析法）是火灾风险评估的常用方法之一,但由于传统的AHP由于判断值受专家主观因素影响太大,导致在衡量多因素权重时常常出现结果不一致,从而影响结论的准确性和评估结果的可信任性。本文基于高层建筑火灾风险评估层次化模型,构造区间判断矩阵并一致逼近到一般的数字判断矩阵;同时,提出了一种自动修正判断矩阵的方法,得到各层元素的近似权重。最后,本文通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

文本分类中一种改进的特征选择方法

本文提出了一种改进的基于互信息的特征选择方法，与改进的TF-IDF权值公式相结合对文本特征进行选择，提高了特征项信息利用效率。试验表明，该算法提高了文本分类正确率。     

一种改进的最小距离分类器NN-MDC

为了提高最小距离分类器的性能,在其基础上提出了一种改进MDC——NN-MDC:它先对训练样本进行修剪,根据每个样本与其最近邻类标的异同决定其取舍,然后再用剩余的训练样本训练得到分类器。采用UCI标准数据集实验,结果表明本文所提出的NN-MDC与MDC相比具有较高的分类精度。