原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对传统三点定位法在数据配准中使用的局限性,提出了将模式识别中的相似性理论应用在多视角下数据拼接中的新方法.首先,在数据重叠区域内用梯度法搜索曲率极值点,然后在已经获得的曲率极值点中,根据模式识别中的灰度相似性原则确定特征点,最后根据对应的特征点进行配准.将该算法应用在水轮机叶片毛坯的测量数据配准中,结果表明,它可实现空间曲面的多视角测量及后序多片数据的拼接,具有速度快、精度高、可操作性强等特点,而且算法不受零件材质和形状的限制,通用性较强.
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文献信息
篇名 模式识别在多视角下数据拼接中的应用
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 测量数据 多视角配准 模式识别 相似性
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 270-273
页数 4页 分类号 TP39117
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2005.03.012
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 姜虹 西安交通大学机械工程学院 33 633 14.0 25.0
2 王小椿 西安交通大学机械工程学院 140 2011 23.0 36.0
3 马骊溟 西安交通大学机械工程学院 5 29 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
测量数据
多视角配准
模式识别
相似性
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
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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总被引数(次)
81310
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