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一种基于提升小波的自适应SUSAN角点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对SUSAN角点算法中计算过程复杂及其使用固定闻值的局限性,提出一种基于提升小波变换的白适应改进方法.该算法根据角点的分布特性,引入快速提升小波变换理论,在图像的高频区域筛选出候选角点,缩小需要精确检测的角点范围,提高了算法效率;并根据图像局部灰度信息自动调节核心点与其邻域像素的灰度差值,代替原算法中的单一闻值,以提高算法自适应能力.实验结果证明了该方法的快速有效性. 相似文献
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为了提高空气质量预测精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的空气质量预测模型.运用粒子群算法优化极限学习机的初始权值和偏置,在保证预测误差最小的情况下实现空气质量最优预测.选择平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,通过PSO-ELM、GA-ELM、SOA-ELM、DE-ELM和ELM五个模型预测结果对比发现,PSO-ELM可以有效提高空气质量预报的预测精度,可为空气质量预测提供新的方法和途径. 相似文献
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针对球面、立方体全景图获取比较困难等缺点,提出一种基于灭点圆的柱面全景图漫游方法.该方法在灭线的基础上引进灭点圆的思想,根据灭点圆的位置对柱面全景图进行背景建模,扩展灭线的应用范围;采用弧到线的转换提取底平面的纹理,避免地面视图变形;通过相关顶点的深度对纹理坐标进行变换,改进漫游的视觉效果.实验结果表明:该方法不仅能够实现水平方向360度的环视,而且能够实现一定深度的贯穿漫游,具有较好的真实感和沉浸感. 相似文献
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