| 高频子带特征图像的人工智能配准仿真 |
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| 引用本文： | 刘莹.高频子带特征图像的人工智能配准仿真[J].计算机仿真,2021(1). |
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| 作者姓名： | 刘莹 |
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| 作者单位： | 郑州大学西亚斯国际学院 |
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| 摘 要： | 在很多的应用领域上,都要求图像的配准精度达到亚像素级别。传统的SIFT算法是图像配准中用来描写局部特征较为精准、可拓展性较强的一种方法,但对于图像关键点特征向量描述有着冗杂,配准精度低等缺陷。为了进一步提高图像的配准精度,提出一种高频子带特征图像人工智能配准方法。提取高频子带图像特征点,处理高频子带图像滤波,将掺杂噪声与不含噪声的高频子带图像,采用图像像素点的灰度值、空间元素以及像素加权灰度密度这三个特征进行划分,完成图像去噪处理。根据去噪后的图像像素点提取出高频子带图像特征点,将提取的高频子带图像特征点进行粗配准。根据仿真结果表明,所提方法与传统的特征提取方法相比,有效的提高了配准精度,同时配准后的高频子带图像噪声滤除效果更佳。
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| 关 键 词： | 高频子带图像 多尺度非均匀滤波算法 人工智能 配准算法 |
Artificial Intelligence Registration Simulation of High Frequency Subband Characteristic Images |
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| LIU Ying.Artificial Intelligence Registration Simulation of High Frequency Subband Characteristic Images[J].Computer Simulation,2021(1). |
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| Authors: | LIU Ying |
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| Affiliation: | (Sias International University,Zhengzhou University,Xinzheng Henan 451150,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | High frequency sub-band image Multi-scale non-uniform filtering algorithm Artificial intelligence Registration algorithm |
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