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题名基于自适应双阈值的SUSAN算法
被引量：7
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作者
钟顺虹
何建农
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第3期206-208,211,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50877010)
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文摘
传统SUSAN算法在提取图像边缘时,会出现漏检现象,且所提取的边缘较粗。为此,运用计算最大类间方差的方法自适应地选取双阈值,取代传统算法中人工设定的单阈值,采用多方向局部非极大值抑制方法进行改进,提出一种新的SUSAN边缘检测算法,并将其应用于遥感图像的边缘提取。实验结果表明,该算法能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。
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关键词
图像处理
边缘检测
SUSAN算法
遥感图像
自适应双阈值
最大类间方差法
局部非极大值抑制
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Keywords
image processing
edge detection
SUSAN algorithm
remote sensing image
adaptive dual-threshold
Otsu＇s method
local non-maximum suppression
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法
被引量：3
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作者
孙会超
惠斌
常铮
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院大学
中国科学院光电信息处理重点实验室
辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第4期1252-1255,共4页
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文摘
准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术,其性能对重建结果至关重要。针对常用的SIFT算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题,提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征,并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配。根据稀疏匹配获取种子点,采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散,采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明,算法提取的种子点既能够体现场景结构信息,又具有尺度不变特性,用于准稠密匹配,能够提高匹配的效果和精度,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。
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关键词
尺度不变Harris特征
准稠密匹配
局部非极大值抑制
三维重建
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Keywords
scale-invariant Harris feature
quasi-dense matching
local non-maximal suppression
3D reconstruction
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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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