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一種基于點(diǎn)線對偶的圖像匹配方法

本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)線對偶的圖像匹配方法，包括：從參 考圖像 R 和目標(biāo)圖像 S 中分別提取直線，以得到參考直線集合和目標(biāo) 直線集合，分別將參考直線集合和目標(biāo)直線集合中所有的直線段從圖像 空 間 映 射 到 對 偶 空 間 ， 以 得 到 參 考 對 偶 點(diǎn) 集 共有 m 個(gè)對偶點(diǎn)， 以 及 目 標(biāo) 對 偶 點(diǎn) 集共有 n 個(gè)對偶點(diǎn)，分別將參考對偶點(diǎn)集和目標(biāo)對偶點(diǎn)集中鄰近 的對偶點(diǎn)進(jìn)行融合，以得到新的參考對偶點(diǎn)集和新的目標(biāo)對偶點(diǎn)集， 估計(jì)新的參考對偶點(diǎn)集和新的目標(biāo)對偶點(diǎn)集之間的旋轉(zhuǎn)變換參數(shù)，估 計(jì)新的參考對偶點(diǎn)集和新的目標(biāo)對偶點(diǎn)集之間的平移變換參數(shù)。本發(fā) 明等效地把圖像空間中斷裂破碎的多條直線段重新融合為一條直線 段，提高了匹配效率和穩(wěn)定性。 

華中科技大學(xué) 2021-04-11

一種用于連續(xù)窄脈沖下的 APD 像元電壓讀取電路

本發(fā)明公開了一種用于連續(xù)窄脈沖下的 APD 像元電壓讀取電 路，設(shè)有探測器、可變增益跨阻放大器(TIA)、共模信號(hào)采樣電路、自 復(fù)位比較器和可變增益放大器(VGA)。探測器的輸出端連接可變增益 跨阻放大器(TIA)的輸入端，可變增益跨阻放大器(TIA)的輸出端連接共 模信號(hào)采樣電路的輸入端，以及自復(fù)位比較器的一個(gè)輸入端，以及可 變增益放大器(VGA)的一個(gè)輸入端，共模信號(hào)采樣電路的輸出端連接 自復(fù)位比較器的另一個(gè)輸入端，以及可變增益放大器(VGA)的另一個(gè) 輸入端，自復(fù)位比較器的輸出端為使能信號(hào)輸出

華中科技大學(xué) 2021-04-14

一種最匹配模糊軌跡問題的查詢方法

本發(fā)明公開了一種最匹配模糊軌跡問題的查詢方法。該方法發(fā)明了一種新的匹配度衡量標(biāo)準(zhǔn)來衡量模糊軌跡之間的匹配程度。該方法先將值域空間劃分成一系列的單元格，然后在每一個(gè)單元格內(nèi)建立一個(gè)時(shí)間索引。在處理匹配查詢時(shí)，該方法首先訪問索引結(jié)構(gòu)，計(jì)算每個(gè)模糊軌跡和查詢軌跡之間匹配度的上界和下界；然后利用該上界和下界對不合格的模糊軌跡進(jìn)行剪枝，從而得到一個(gè)候選答案集合；最后該方法計(jì)算每一個(gè)候選模糊軌跡的精確的匹配度，并判斷該模糊軌跡是否是真正的查詢結(jié)果。本發(fā)明充分利用了數(shù)據(jù)庫和信息檢索的現(xiàn)有研究和實(shí)現(xiàn)成果，基于已有的空間數(shù)據(jù)查詢方法的擴(kuò)展和融合可以非常方便快捷的提供最匹配模糊軌跡問題的查詢能力，提供最好的性能。

浙江大學(xué) 2021-04-11

關(guān)于公示2023年度第二批國家重要科技計(jì)劃項(xiàng)目上海市地方匹配資金擬匹配項(xiàng)目的通知

根據(jù)《中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳關(guān)于深化項(xiàng)目評審、人才評價(jià)、機(jī)構(gòu)評估改革的意見》、《國家重要科技計(jì)劃項(xiàng)目上海市地方匹配資金管理辦法》等文件要求，現(xiàn)將2023年度第二批國家重要科技計(jì)劃項(xiàng)目上海市地方匹配資金擬匹配項(xiàng)目予以公示。

上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì) 2023-07-31

空間中心發(fā)現(xiàn)明安圖射電頻譜日像儀圖像位置校準(zhǔn)新方法

中國科學(xué)院國家空間中心明安圖野外科學(xué)觀測研究站研究員顏毅華帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)，探索出一種新的可用于明安圖射電頻譜日像（MUSER）圖像位置校準(zhǔn)的方法。近日，相關(guān)研究成果發(fā)表在Research in Astronomy and Astrophysics上。

國家空間科學(xué)中心 2022-10-26

像元解混逆過程：規(guī)格化多端元分解的高光譜重構(gòu)方法

本發(fā)明涉及一種像元解混逆過程：規(guī)格化多端元分解的高光譜重構(gòu)方法,其特征在于：包括多光譜圖像的反射率圖像進(jìn)行規(guī)格化多端元分解獲得高光譜數(shù)據(jù),多光譜影像中提取的地物光譜可分解為光譜形狀和像元值兩本分的線性組合,規(guī)格化多端元分解的高光譜重構(gòu)方法就是根據(jù)光譜庫中純端元進(jìn)行不同性質(zhì)的混合來獲取混合場景中最優(yōu)的端元組分,從而避免端元過多帶來的噪聲放大和端元過少造成的精度下降現(xiàn)象,并在精確解混的基礎(chǔ)上考慮端元的時(shí)空變化,在減少計(jì)算量同時(shí)準(zhǔn)確重構(gòu)高光譜數(shù)據(jù)。

北京大學(xué) 2021-02-01

基于多信息融合的軌跡數(shù)據(jù)路網(wǎng)精確匹配方法

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

電子科技大學(xué) 2021-04-10

一種快速互相關(guān)灰度圖像匹配方法與裝置

本發(fā)明公開了一種快速互相關(guān)灰度圖像匹配方法與裝置，用于 在灰度目標(biāo)圖像中查找目標(biāo)圖案的位置與方向，所述方法包括：對模 板圖像進(jìn)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換；獲取灰度目標(biāo)圖像中目標(biāo)圖案的外接盒，將 其定義為目標(biāo)圖案搜索區(qū)；在目標(biāo)圖案搜索區(qū)中選取與模板圖像同樣 大小的匹配區(qū)域，對所述匹配區(qū)域進(jìn)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，計(jì)算所述匹配區(qū) 域一維數(shù)據(jù)與所述模板圖像一維數(shù)組的相關(guān)性；直至對所有的匹配區(qū) 域均完成相關(guān)性計(jì)算，選取相關(guān)性最大的匹配區(qū)域作為目標(biāo)圖案，獲 取所述目標(biāo)圖案的位置與方向。通過本發(fā)明方法，從而縮小匹配的搜 索范圍，提高匹配速度，并且通過極坐標(biāo)形式的歸一化互相關(guān)計(jì)算， 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像±180 度全角度匹配。 

華中科技大學(xué) 2021-04-11

一種基于不變量特征匹配的車輛測速方法

本發(fā)明公開了一種基于不變量特征匹配的車輛測速方法，其包括步驟：（1）確定兩幅初始圖像中車輛大致區(qū)域圖像；（2）提取兩幅車輛大致區(qū)域圖像的特征點(diǎn)，獲得兩組不變量特征點(diǎn)的集合；（3）在兩組特征點(diǎn)集合中進(jìn)行特征匹配，得到兩幅車輛大致區(qū)域圖像的匹配特征點(diǎn)集合；（4）計(jì)算每一對匹配特征點(diǎn)在車輛縱向方向上的相對距離；（5）對所有匹配特征點(diǎn)進(jìn)行聚類，聚類中心處的相對距離即為車輛在圖像中的移動(dòng)距離；（6）將圖像距離轉(zhuǎn)化為車輛實(shí)際的行駛距離，除以獲取兩幀圖像的時(shí)間差得到車輛速度。本發(fā)明解決了運(yùn)動(dòng)物體在圖像中的精確定位

安徽建筑大學(xué) 2021-01-12

一種基于輪詢自匹配的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法及裝置

本發(fā)明公開了一種基于輪詢自匹配的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法及裝置，由可調(diào)光源為待監(jiān)測的鏈路內(nèi)調(diào)制并出射一個(gè)與待監(jiān)測鏈路相對應(yīng)的監(jiān)測脈沖序列，利用接收處理及控制單元發(fā)出的指令逐個(gè)完成對待監(jiān)測的鏈路狀態(tài)識(shí)別。本發(fā)明方法能夠有效地對無源光網(wǎng)絡(luò)中各分支光纖鏈路實(shí)現(xiàn)監(jiān)測，在接收端，通過監(jiān)測脈沖序列與終端編碼器匹配時(shí)形成的獨(dú)有信號(hào)特征來判別各分支光纖鏈路的狀態(tài)。同時(shí)，該裝置具有結(jié)構(gòu)簡單，能有效降低系統(tǒng)及用戶成本。

東南大學(xué) 2021-04-14