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用于识别一类缺陷字符的过筛连通模板匹配法
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计算机工程 2002年 第9期28卷 88-89页
作者： 杨必武 郭晓松 第二炮兵工程学院 西安710025
针对一类发生切割的缺陷字符,传统的模板匹配法难以对其进行正确识别,基于连通域的改进算法也存在一定的误识率。文章提""出了一种基于过筛连通的模板匹配法较好地解决了这一问题。算法对基于连通域的模板匹配法进行了进一步... 详细信息
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用模板匹配法选取光斑质心探测窗口
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光电子．激光 2002年 第11期13卷 1148-1151页
作者： 全薇 王肇圻 张春书 母国光 南开大学现代光学研究所 光电信息技术科学教育部重点实验室 天津300071
根据Hartman传感器探测人眼波像差时的光斑特点,提出了模板匹配法选取光斑窗口的质心探测方法。本方法与Prieto的质心探测方法相比,提高了质心探测精度。对光斑阵列的仿真计算结果表明,用本文提出的方法质心探测误差的rms值降低了53.7%... 详细信息
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模板匹配法与八邻域分析法在数字识别细化预处理中的应用及比较
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软件导刊 2016年 第5期15卷 210-211页
作者： 张盼盼 张颖颖 河南理工大学万方科技学院信息科学与工程系 河南郑州451400
讨论了模式识别的基本问题之一——图像的细化处理,将模板匹配法和八邻域分析法应用于数字识别的细化预处理中。着重比较了两种算法在数字识别中的细化结果,指出两种算法在数字识别细化预处理中存在的缺点,认为八邻域分析法适用于数字... 详细信息
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模板匹配法在原位杂交图像中的应用
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第四军医大学学报 1999年 第3期20卷 203-205页
作者： 王浩军 毛柏鑫 毕笃彦 张旭 第四军医大学基础部神经科学研究所 陕西西安710033 空军工程学院航空电子工程系 陕西西安710038
目的：自动寻找原位杂交图像中感兴趣的分析区域．方法：采用图像处理方法中的SSDA模板匹配法，对原位杂交图像中的相似目标自动匹配定位．结果：通过压缩搜索空间，提高了匹配速度，同时利用中值滤波、仿射交换保持了匹配精度．结论：... 详细信息
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特征区域模板匹配法实现汽车牌照的精确识别
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计算机工程与设计 2003年 第9期24卷 26-27页
作者： 曾宪贵 黎绍发 左文明 华南理工大学计算机学院
模板匹配法在汽车牌照自动识别中已得到广泛应用。在应用该法为某汽车检测中心做牌照自动识别系统时发现,0、D及Q3个字符互相误判率较高。为解决此问题,在模板匹配法的基础上,提出了特征区域模板匹配法,应用该法取得了满意的效果,识别... 详细信息
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基于走时与模板匹配法的小震实时定位
基于走时与模板匹配法的小震实时定位
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2020年中国地球科学联合学术年会
作者： 王章钰 张捷 王康 张基 中国科学技术大学
简介精准的地震定位一直是地震学的重要问题。目前地震实时定位方法主要是基于走时和波形进行定位。对小震级或低信噪比地震数据而言,基于走时定位的方法效率高但由于存在拾取误差,会导致较大的定位偏差(Cheney and Zhang, 2020)。而基... 详细信息
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一种基于模板匹配法的眼底图像拼接方法
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计算机技术与发展 2010年 第4期20卷 148-150,154页
作者： 焦晶萍 廖文和 沈建新 南京航空航天大学机电学院 江苏南京210016
图像拼接技术是近年来医学图像处理的研究热点之一,在眼科方面具有广泛的研究价值。笔者根据眼底图像的特点,提出了一种基于模板匹配法的眼底图像拼接方法。首先在两幅图像的重叠区域中分别抓取一对初始匹配点,分别以抓取点为中心取不... 详细信息
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几种基于模板匹配法的数字图像识别算法分析
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计量技术 2005年 第6期 27-30页
作者： 吴小艳 王维庆 杨春祥 何山 王小龙 新疆大学电气工程学院 乌鲁木齐830008 西安交通大学电气工程学院 西安710049
针对传统模板匹配法的不足,对几种改进的模板匹配方法:失配加权匹配法、矢量化特征提取法和中心不变矩法进行了分析,总结了它们各自的优、缺点并给出结论。
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基于模板匹配法的冠脉造影血管追踪方法及系统
基于模板匹配法的冠脉造影血管追踪方法及系统
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作者： 谢天宇 300000 天津市滨海新区自贸试验区(空港经济区)西八道9号厂房1二层、三层东区
本发明公开了一种基于模板匹配法的冠脉造影血管追踪方法及系统，属于血管图像处理技术领域，包括获取造影序列中任意的相邻帧造影图像，获取采样点序列，标记待推理点；判断追踪过程中是否存在异常点，将异常点标记为待校正点；基于待... 详细信息
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多模态影像的端到端的模板匹配法
多模态影像的端到端的模板匹配法
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作者： 李波 万哲雄 王帅 贾华荣 倪亮 戴玉超 710072 陕西省西安市友谊西路127号
本发明公开了一种多模态影像的端到端的模板匹配法，包括如下步骤：步骤Sc、获取多模态影像，并分为训练样本集和测试样本集；步骤S0、为训练阶段：构建特征提取网络A和B，并训练，得到训练后的特征提取网络A和B；步骤S1、为推理阶段，... 详细信息
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