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在數(shù)字照片的快速檢索和瀏覽域中,需要對(duì)照片進(jìn)行分類,但目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)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(jí)特征來(lái)表示高級(jí)語(yǔ)義分類的一種方法來(lái)對(duì)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(lái)推斷照片中是否存在人工建筑,從而達(dá)到對(duì)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。
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針對(duì)工業(yè)視覺(jué)測(cè)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(wèn)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(duì)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(cè)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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