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更新時(shí)間：2024.12.22
城市建筑風(fēng)景照片的自動(dòng)識(shí)別和分類

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在數(shù)字照片的快速檢索和瀏覽域中,需要對照片進(jìn)行分類,但目前國內(nèi)外學(xué)者對照片的分類的研究并不是很多。提出了一種如何使用圖像的低級特征來表示高級語義分類的一種方法來對家庭數(shù)字照片的進(jìn)行分類,特別適合于有人工建筑或人工事物的圖片。算法根據(jù)圖像紋理點(diǎn)和邊緣點(diǎn)的方向相位直方圖來推斷照片中是否存在人工建筑,從而達(dá)到對城市建筑風(fēng)景和其它風(fēng)景分類的目的。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,分類效果非常好,算法已在Windows2000下使用VC實(shí)現(xiàn),具有很強(qiáng)的魯棒性。

視覺測量中圓形標(biāo)志點(diǎn)的全場自動(dòng)識(shí)別和提取

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針對工業(yè)視覺測量中復(fù)雜背景下的圓形標(biāo)志點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別和提取問題,在利用擬合法進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)中心提取的傳統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)上,提出判別標(biāo)志點(diǎn)成像質(zhì)量的形狀誤差,不僅可以避免其他亮斑對于標(biāo)志點(diǎn)定位的干擾,而且可以自動(dòng)剔除具有成像缺陷的標(biāo)志點(diǎn),并能保障和控制后續(xù)點(diǎn)中心定位的精度。應(yīng)用于攝影測量,不僅可以達(dá)到亞像素的定位精度,而且提高了標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別能力和識(shí)別質(zhì)量。

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