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摘要:
基于搜索起点预测和梯度搜索,本文提出了正方形梯度下降搜索算法(SGDS).实验结果表明,该算法可以较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(3SS).
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文献信息
篇名 用于块匹配运动估计的SGDS算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 运动估计 块匹配 梯度搜索
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-9,12
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 1758字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2006.01.003
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 沙济彰 华东理工大学电子与通信工程系 7 17 3.0 3.0
2 姚晨 华东理工大学电子与通信工程系 2 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
运动估计
块匹配
梯度搜索
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
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56782
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