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摘要:
图像中任意点局部邻域的分形维数越大,该邻域图像数据的相关性越小,相关匹配搜索时定位该区域就越容易.由此提出了利用分形维数作为分离参数,在基准地图上选择最佳匹配区的方法.用相关法对选出的最佳匹配区验证表明,分形方法比传统的相关方法在选择最佳匹配区时,定位精度更高,计算更快.
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文献信息
篇名 用于精确定位的最佳匹配区选择分形法
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 地形匹配 相关匹配算法 分形 最佳匹配区
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 305-
页数 4页 分类号 TP751.1
字数 2984字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1006-2467.2001.02.035
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨新 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 97 1416 19.0 35.0
2 李俊 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 103 1235 18.0 31.0
3 施鹏飞 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 194 4457 36.0 59.0
4 朱菊华 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 6 167 6.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
地形匹配
相关匹配算法
分形
最佳匹配区
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
出版文献量(篇)
8303
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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