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基于多尺度曲率乘积角点检测算法的优化与改进
1
作者
吴晓明
张明
《现代计算机》
2015年第12期23-27,共5页
红外图像的角点检测在模式识别、计算机视觉和目标跟踪等领域中占有重要地位,为了提取到更精准的红外图像的角点,提出在基于曲率多尺度积算法(MSCP)的基础上的改进算法,增强提取到的角点。实验表明:该方法检测效率高,提取到的角点更稳定...
红外图像的角点检测在模式识别、计算机视觉和目标跟踪等领域中占有重要地位,为了提取到更精准的红外图像的角点,提出在基于曲率多尺度积算法(MSCP)的基础上的改进算法,增强提取到的角点。实验表明:该方法检测效率高,提取到的角点更稳定,精度更高,可满足实际需求中的高精准度的需求。
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关键词
红外图像
曲率多尺度积
角点精度增强
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职称材料
题名
基于多尺度曲率乘积角点检测算法的优化与改进
1
作者
吴晓明
张明
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《现代计算机》
2015年第12期23-27,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61171126)
上海重点支撑项目(No.12250501500)
文摘
红外图像的角点检测在模式识别、计算机视觉和目标跟踪等领域中占有重要地位,为了提取到更精准的红外图像的角点,提出在基于曲率多尺度积算法(MSCP)的基础上的改进算法,增强提取到的角点。实验表明:该方法检测效率高,提取到的角点更稳定,精度更高,可满足实际需求中的高精准度的需求。
关键词
红外图像
曲率多尺度积
角点精度增强
Keywords
Infrared Images
Curvature of Multi-Scale Product
Corner Enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度曲率乘积角点检测算法的优化与改进
吴晓明
张明
《现代计算机》
2015
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