SBMH算法。為字符串匹配算法。c語(yǔ)言開(kāi)發(fā)。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：huangld
matlab 圖形圖像處理 圖像匹配 模擬退火法直接匹配 優(yōu)化算法
標(biāo)簽： matlab 圖形圖像處理 圖像匹配 優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：253189838
在圖像模板匹配問(wèn)題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對(duì)圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計(jì)算每個(gè)R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過(guò)各個(gè)R-塊編碼值的比較,實(shí)現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個(gè)R-塊編碼的計(jì)算十分簡(jiǎn)單 匹配過(guò)程只要對(duì)編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對(duì)像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時(shí)間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計(jì)算時(shí)間快了兩個(gè)數(shù)量級(jí).
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：a673761058
括號(hào)匹配，能正確檢測(cè)出所輸入的括號(hào)匹配，可以
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上傳時(shí)間： 2014-12-20
上傳用戶：JasonC
一個(gè)指紋識(shí)別的程序，沒(méi)有做到匹配，只作到特征提取。沒(méi)有取出偽特征點(diǎn)。所以還請(qǐng)下載的人多看論文，作去偽特征點(diǎn)的程序和匹配算法。
上傳時(shí)間： 2016-02-16
上傳用戶：小碼農(nóng)lz
AT&T的一些基于MPEG視頻流的特征的提取，用于shot的檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：wmwai1314
單片式2.4G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)芯片24E1網(wǎng)絡(luò)匹配的調(diào)整方法及注意事項(xiàng)(Tuning the nRF24xx matching network)
標(biāo)簽： matching network Tuning 24E1
上傳時(shí)間： 2014-11-04
上傳用戶：anng
字符串匹配問(wèn)題，采用KMP算法，匹配速度快
上傳時(shí)間： 2016-02-20
上傳用戶：zmy123
在Freeman鏈碼基礎(chǔ)上,提出一種新的形狀描述編碼:最小和統(tǒng)計(jì)方向碼. 該方法對(duì)圖像平移、旋轉(zhuǎn)具有不變性的優(yōu)點(diǎn),對(duì)尺度變換有成比例特點(diǎn). 提出了相應(yīng)的形狀匹配算法:方向熵法度量最小和統(tǒng)計(jì)方向碼描述的形狀相似度. 仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了這種形狀檢索方法的有效性與可行性.
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：yzhl1988
為了降低圖像高層語(yǔ)義與低層視覺(jué)特征之間的語(yǔ)義差異,本文以對(duì)象描述模型為基礎(chǔ),提出利用機(jī)器轉(zhuǎn)換模型獲取圖像高層語(yǔ)義的方法。本方法首先利用圖像分割技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割,然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,得到訓(xùn)練樣本集中高層語(yǔ)義與分割后低層視覺(jué)特征之間的先驗(yàn)概率關(guān)系 在查詢的過(guò)程中,利用得到的先驗(yàn)概率模型計(jì)算與高層語(yǔ)義所對(duì)應(yīng)的最大概率視覺(jué)低層特征,最后利用該低層特征進(jìn)行檢索,達(dá)到縮短高層語(yǔ)義與低層特征之間的語(yǔ)義差異的目的。在一個(gè)擁有5000 幅圖像的圖像庫(kù)上所做的測(cè)試結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性,同時(shí)該方法也為解決圖像高層語(yǔ)義與視覺(jué)低層特征之間語(yǔ)義的矛盾開(kāi)擴(kuò)了思路。
標(biāo)簽： 圖像 分割技術(shù) 分割 視覺(jué)特征
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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