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为了提高加速鲁棒特征(SURF)算法的实时性和准确性,本文提出了一种结合AGAST角点检测和改进的SURF特征描绘算法。首先利用AGAST角点检测模板检测特征点,再使用增加对角信息的哈尔小波响应来生成特征点的描述子,之后利用特征袋对产生的描述子进行编码并生成新的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类,完成识别。本文以SIFT和SURF算法为对照,分别进行不同视角、光照和尺度的识别实验。实验结果表明,本文算法的平均识别率为98.0%、96.9%、97.1%,平均时间分别为66.1 ms、79.3 ms、41.0 ms,在识别率上较优于SURF算法,所耗时间约是SURF算法的1/3。 相似文献
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气液两相流中气泡速度的图像处理 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种在高空隙率下气液两相流中气泡速度场的图像分析方法.该方法基于应用多重空间分辨率,也就是回归相关PIV法(RCC-PIV)计算气液两相流中气泡的速度.通过比较一些PTV和PIV的算法,回归相关能得到最好的关于气泡光学和动力学特性的测定结果,肯定了本算法的适用性.研究结果表明,气泡速度高频率的振动发生在剪切层和上表面附近,而低频振动在实验装置的中部占优. 相似文献
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