【摘 要】
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本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变
【出 处】
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Chinese Journal of Aeronautics
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本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变性,所以使用ASO-NCC不但具有尺度旋转不变性,而且使得对应矩阵对于一般光照变化具有更好的鲁棒性。新算
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流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,但它是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵,很难直接对新样本进行维数约简。针对这两个问题,提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(SKLLE,supervised ker-nel local linear embedding)。该算法通过非线性核映射将人脸样本投影到高
将基于双向梯度的插值点灰度预估和局部纹理强度导向的插值强度自适应控制技术相结合,提出了一种新的自适应图像插值方法。该方法用插值点灰度预估值取代近邻采样值纳入重采样运算,并根据降采样图像的局部空间纹理强度实时调节插值强度,从而在不增大运算开销的前提下,实现了插值重建精度的提升。仿真实验结果说明利用该方法插值重建出的图像具有较高的信噪比PSNR和较低的边缘误差比PEE,且视觉效果更锐利。
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