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基于改進(jìn)SIFT算法的圖像匹配方法研究

SIFT算法具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度縮放和亮度的變化保持不變性的優(yōu)點(diǎn)，也有算法復(fù)雜、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。本文提出了以街區(qū)距離代替歐式距離的新方法，來(lái)提高SIFT特征匹配效率，縮短匹配時(shí)間，提高SIFT算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在保持圖像匹配率和算法魯棒性的同時(shí)，可以減少運(yùn)算時(shí)間。

標(biāo)簽： SIFT 算法圖像匹配方法研究

上傳時(shí)間： 2013-10-28

上傳用戶：zhangzhenyu
基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理，然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺(jué)效果。

標(biāo)簽： Contourlet Spinning Cycle HMT

上傳時(shí)間： 2014-12-23

上傳用戶：ddddddos
語(yǔ)音識(shí)別組件轉(zhuǎn)化為控件的方法

在使用一些專用開(kāi)發(fā)工具如Authorware時(shí)，常遇到不支持COM組件調(diào)用的問(wèn)題。文中介紹了將COM組件和ActiveX控件的轉(zhuǎn)化方法以解決這種問(wèn)題。根據(jù)組件的函數(shù)和數(shù)據(jù)成員在控件中添加相應(yīng)的屬性、方法和事件來(lái)設(shè)計(jì)控件。文中以一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別組件來(lái)詳細(xì)說(shuō)明轉(zhuǎn)化方法和流程。最后，在Authorware工具中調(diào)用語(yǔ)音識(shí)別控件并能夠識(shí)別出文本。

標(biāo)簽： 語(yǔ)音識(shí)別控件轉(zhuǎn)化

上傳時(shí)間： 2013-11-03

上傳用戶：XLHrest
整流濾波電容的設(shè)計(jì)與選用方法研究

整流濾波電路是直流穩(wěn)壓電源設(shè)備中常用電路，其中濾波電容的設(shè)計(jì)選取，直接影響到紋波電壓的大小，關(guān)系到輸出直流電壓的質(zhì)量。本文通過(guò)在設(shè)定條件下，依據(jù)整流濾波電路原理，闡述了紋波電壓產(chǎn)生的過(guò)程，給出了一種濾波電容設(shè)計(jì)與選取計(jì)算方法，建立了電容選取的計(jì)算模型，描繪出了紋波電壓、負(fù)載電阻與濾波電容之間關(guān)系曲線，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其科學(xué)性，有利于濾波電容的設(shè)計(jì)與選用。

標(biāo)簽： 整流濾波電容方法研究

上傳時(shí)間： 2013-11-11

上傳用戶：kytqcool
電磁閥設(shè)計(jì)中電磁力的工程計(jì)算方法

電磁閥設(shè)計(jì)中電磁力的工程計(jì)算方法

標(biāo)簽： 電磁閥電磁力工程計(jì)算方法

上傳時(shí)間： 2013-11-21

上傳用戶：二驅(qū)蚊器
HHT方法在探地雷達(dá)回波信號(hào)特征提取上的應(yīng)用

探地雷達(dá)回波信號(hào)是一種非平穩(wěn)非線性信號(hào)，其中不僅包含地下埋藏物的目標(biāo)信號(hào)，還包含有可能掩藏目標(biāo)信號(hào)的直達(dá)波信號(hào)，給目標(biāo)的識(shí)別帶來(lái)困難。文中采用HHT方法對(duì)探地雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行特征分析，提取回波信號(hào)的IMF分量的瞬時(shí)頻率作為特征向量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達(dá)波影響，該方法是可行而有效的，為進(jìn)一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

標(biāo)簽： HHT 探地雷達(dá) 回波信號(hào) 特征提取

上傳時(shí)間： 2013-10-22

上傳用戶：hjkhjk
一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法

為了提高語(yǔ)音信號(hào)的識(shí)別率，提出了一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法。該方法先對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理，然后進(jìn)行小波分解，在此基礎(chǔ)上提取LPCC參數(shù)，從而構(gòu)成新向量作為每幀信號(hào)的特征參數(shù)。最后采用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行說(shuō)話人語(yǔ)音識(shí)別，實(shí)驗(yàn)表明新特征參數(shù)取得了較好的識(shí)別率。

標(biāo)簽： LPCC 參數(shù)提取

上傳時(shí)間： 2013-10-10

上傳用戶：asdgfsdfht
電容值的讀取方法

常見(jiàn)電容值的讀取方法

標(biāo)簽： 電容值讀取

上傳時(shí)間： 2013-11-10

上傳用戶：WMC_geophy
一種模擬電路故障診斷方法

為了解決模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問(wèn)題, 有效提高分類的準(zhǔn)確度, 提出了一種模擬電路故障診斷的新方法。

標(biāo)簽： 模擬電路故障診斷

上傳時(shí)間： 2013-11-03

上傳用戶：guanhuihong
用于圖像分類的有偏特征采樣方法

為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布，使特征采樣點(diǎn)盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來(lái)，計(jì)算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對(duì)區(qū)域特征進(jìn)行編碼，導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗(yàn)概率計(jì)算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，平均精度比隨機(jī)選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗(yàn)證了算法的有效性。

標(biāo)簽： 圖像分類特征采樣

上傳時(shí)間： 2013-10-24

上傳用戶：wawjj