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Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位 总被引:10,自引:0,他引:10
在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度.传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求.文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心.该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度.其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求. 相似文献
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提出了一种基于Joint Boost特征选择的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)信息可视化方法。实验选用了ESAR的德国某机场的极化干涉SAR数据,提取几乎所有极化干涉信息分量构成较为完备的特征信息集合,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果. 相似文献