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摘要:
根据无人机获取图像信息量大、处理实时性要求高的特点,寻找一种符合无人机特点的图像目标识别算法,提高图像识别的效率.SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响,但其还难以满足无人机图像的处理实时性,利用简化的Forstner 算子对SIFT 算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量.通过仿真实验,证明改进的SIFT 算法可以提高识别和匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下无人机目标识别精度与速度的需求.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于简化Forstner算子改进的SIFT无人机图像识别算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 目标识别 SIFT算法 Forstner算子 DOG空间
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 图象处理与应用
研究方向 页码范围 254-255,300
页数 分类号 TP75
字数 2493字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.05.069
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 郭三学 武警工程学院装备运输系 63 175 7.0 10.0
2 息朝健 武警工程学院装备运输系 1 16 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标识别
SIFT算法
Forstner算子
DOG空间
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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