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结合MSA与方向编码的快速景象匹配被引量：2: 1; 作者纪华张叶 +1 位作者韩广良王延杰《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1404-1412,共9页; 针对MSA(Multi-Scale Autoconvolution)算法对光照变化敏感且在进行目标搜索时计算量大的缺点,提出了一种结合MSA和方向编码的快速景象匹配算法。首先,求待匹配图和模板的方向编码图,以消除光照变化的影响;其次,对方向编码图进行分块处... 展开更多; 关键词景象匹配 msa算法方向编码分块msa 仿射不变量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于广义典型相关分析的仿射不变特征提取方法被引量：7: 2; 作者张洁玉陈强 +2 位作者白小晶孙权森夏德深《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2465-2469,共5页; 该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特... 展开更多; 关键词图像识别多尺度自卷积多尺度自卷积熵特征融合仿射不变性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别被引量：5: 3; 作者黄波赵继印 +1 位作者郑蕊蕊李敏《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期64-69,共6页; 仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于... 展开更多; 关键词目标识别仿射不变特征归一化直方图多尺度自卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种多尺度自卷积快速算法被引量：1: 4; 作者黄波赵晓晖 +3 位作者庞怡杰时公涛陈东赵继印《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2430-2435,共6页; 本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性... 展开更多; 关键词多尺度自卷积 (msa ) 目标识别仿射不变特征仿射不变量 multi-scale autoconvolution(msa); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SIFT的SAR图像配准方法被引量：6: 5; 作者张雄美易昭湘 +1 位作者蔡幸福宋建社《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期223-226,共4页; 针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合... 展开更多; 关键词 SAR图像配准尺度不变特征变换多尺度自卷积典型相关分析奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

A Global Image Feature Construction Method Based on Local Jet Structure 被引量：2: 6; 作者 XIE Jin CAI Zi-Xing 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1148-1155,共8页; 关键词图像特征喷射结构施工方功能描述仿射变换特征描述结构计算多尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合MSA与方向编码的快速景象匹配被引量：2: 1; 作者纪华张叶韩广良王延杰; 机构中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院研究生院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1404-1412,共9页; 基金国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2006AA703405F); 文摘针对MSA(Multi-Scale Autoconvolution)算法对光照变化敏感且在进行目标搜索时计算量大的缺点,提出了一种结合MSA和方向编码的快速景象匹配算法。首先,求待匹配图和模板的方向编码图,以消除光照变化的影响;其次,对方向编码图进行分块处理,分别求取各子块的MSA值,在每个搜索位置,只更新MSA值矩阵的一行(列),这样使计算量减少到不足原MSA算法的1/8。用cameraman图像和实际卫星拍摄图像进行实验,结果表明,改进后的算法不仅对仿射变换、轻微透视投影变换、噪声及遮挡具有鲁棒性,同时可以抗光照变化的影响,且搜索速度更快,在实际拍摄的图像中能对目标进行准确识别和定位。; 关键词景象匹配 msa算法方向编码分块msa 仿射不变量; Keywords scene matching multi-scale autoconvolution（msa） direction code block msa affine invariance; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义典型相关分析的仿射不变特征提取方法被引量：7: 2; 作者张洁玉陈强白小晶孙权森夏德深; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2465-2469,共5页; 基金国家自然科学基金(60773172) 江苏省博士后基金(AD41158)资助课题; 文摘该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特征进行融合,得到具有更丰富图像信息的组合特征。最后利用MSA,MSAE和组合特征,结合最近距离分类器分别对视点变换图像以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验。结果表明,组合特征得到了最高的正确识别率,MSAE次之,MSA最低。; 关键词图像识别多尺度自卷积多尺度自卷积熵特征融合仿射不变性; Keywords Image recognition multi-scale autoconvolution （msa） multi-scale autoconvolution Entropy（msaE） Feature fusion Affine invariant feature; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别被引量：5: 3; 作者黄波赵继印郑蕊蕊李敏; 机构吉林大学通信工程学院大连民族学院机电信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期64-69,共6页; 基金吉林省科技发展计划(No.20090511) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.DC10010103); 文摘仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法.; 关键词目标识别仿射不变特征归一化直方图多尺度自卷积; Keywords object recognition affine invariant feature normalized histogram multi-scale autoconvolution（msa）; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种多尺度自卷积快速算法被引量：1: 4; 作者黄波赵晓晖庞怡杰时公涛陈东赵继印; 机构吉林大学通信工程学院空军装备研究院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2430-2435,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61040043,No.61101213); 文摘本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性进行尺度范围映射,减小MSA变换尺寸,降低计算复杂度.利用典型数据,从时间效率和特征值精度对算法进行仿真分析验证.实验表明,所提快速计算方法在保证特征值精度一致的前提下,计算速度提高到3倍以上.; 关键词多尺度自卷积 (msa ) 目标识别仿射不变特征仿射不变量 multi-scale autoconvolution(msa); Keywords object recognition affine invariant features affine invariance; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SIFT的SAR图像配准方法被引量：6: 5; 作者张雄美易昭湘蔡幸福宋建社; 机构第二炮兵工程大学; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期223-226,共4页; 基金国家自然科学基金资助重点项目(61132008); 文摘针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。; 关键词 SAR图像配准尺度不变特征变换多尺度自卷积典型相关分析奇异值分解; Keywords SAR image registration Scale Invariant Feature Transform（SIFT） multi-scale autoconvolution（msa） Canonical Correlation Analysis（CCA） Singular Value Decomposition（SVD）; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名A Global Image Feature Construction Method Based on Local Jet Structure 被引量：2: 6; 作者 XIE Jin CAI Zi-Xing; 机构 School of Information Science and Engineering College of Polytechnic; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1148-1155,共8页; 基金 Supported by National Natural Science Foundation of China （90820302） and Scientific Research Fund of Hunan Provincial Ed- ucation Department （12C0202）; 关键词图像特征喷射结构施工方功能描述仿射变换特征描述结构计算多尺度; Keywords multi-scale autoconvolution （msa）, affine transformation, local jet structure, invariant; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TQ053.503 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合MSA与方向编码的快速景象匹配	纪华张叶韩广良王延杰	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于广义典型相关分析的仿射不变特征提取方法	张洁玉陈强白小晶孙权森夏德深	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别	黄波赵继印郑蕊蕊李敏	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种多尺度自卷积快速算法	黄波赵晓晖庞怡杰时公涛陈东赵继印	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进SIFT的SAR图像配准方法	张雄美易昭湘蔡幸福宋建社	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	A Global Image Feature Construction Method Based on Local Jet Structure	XIE Jin CAI Zi-Xing	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料