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在數(shù)字照片的快速檢索和瀏覽域中,需要對照片進行分類,但目前國內(nèi)外學者對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特征來表示高級語義分類的一種方法來對家庭數(shù)字照片的進行分類,特別適合于有人工建筑或人工事物的圖片。算法根據(jù)圖像紋理點和邊緣點的方向相位直方圖來推斷照片中是否存在人工建筑,從而達到對城市建筑風景和其它風景分類的目的。實驗數(shù)據(jù)表明,分類效果非常好,算法已在Windows2000下使用VC實現(xiàn),具有很強的魯棒性。
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針對工業(yè)視覺測量中復(fù)雜背景下的圓形標志點自動識別和提取問題,在利用擬合法進行標志點中心提取的傳統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)上,提出判別標志點成像質(zhì)量的形狀誤差,不僅可以避免其他亮斑對于標志點定位的干擾,而且可以自動剔除具有成像缺陷的標志點,并能保障和控制后續(xù)點中心定位的精度。應(yīng)用于攝影測量,不僅可以達到亞像素的定位精度,而且提高了標志點識別能力和識別質(zhì)量。
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