2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、圖像匹配與圖像融合是圖像處理領(lǐng)域中兩個(gè)重要的組成部分。圖像匹配可以描述為從兩幅不同的圖像中尋找到共有的信息并進(jìn)行配準(zhǔn)或定位。圖像融合表示對(duì)不同傳感器所生成的圖像信息經(jīng)過(guò)運(yùn)算,生成內(nèi)容更加豐富的結(jié)果圖像。隨著液晶顯示技術(shù)的發(fā)展,虛擬儀表的應(yīng)用十分廣泛,遍布航空座艙、車(chē)載、軍事等重要領(lǐng)域。無(wú)論是虛擬儀表的開(kāi)發(fā)過(guò)程還是儀表的監(jiān)控過(guò)程,對(duì)虛擬儀表的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別可節(jié)約開(kāi)發(fā)成本并加快自動(dòng)化步伐,有著非常重要的實(shí)用意義。
  本文研究的圖像匹

2、配方法主要針對(duì)虛擬儀表圖像,目的是能夠快速準(zhǔn)確的從含有多種儀表的圖像中對(duì)儀表進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè)和識(shí)別,為圖形類(lèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中的輔助開(kāi)發(fā)以及自動(dòng)化輔助測(cè)試奠定基礎(chǔ);圖像融合算法的研究主要針對(duì)紅外圖像與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行處理,以消除光線過(guò)暗情況下產(chǎn)生的盲區(qū),為夜間輔助駕駛以及環(huán)境檢測(cè)偵察提供技術(shù)基礎(chǔ)。本文主要工作內(nèi)容如下:
  1、研究了圖像匹配中模板匹配相關(guān)的匹配準(zhǔn)則和匹配搜索策略,針對(duì)模板匹配耗時(shí)長(zhǎng)、速度慢的不足,本文提出了一種基于二值圖像

3、雙閾值匹配準(zhǔn)則及金字塔結(jié)合有效區(qū)域搜索的改進(jìn)模板匹配法。經(jīng)測(cè)試,改進(jìn)算法減少了參與匹配的總數(shù)據(jù)量,優(yōu)化的搜索策略減少了數(shù)據(jù)計(jì)算次數(shù),并對(duì)噪聲具有一定的抵抗能力,即保證了準(zhǔn)確率,在計(jì)算速度上較FFT加速方法更優(yōu)。
  2、研究了圖像匹配中點(diǎn)特征的分類(lèi)和特點(diǎn)以及與匹配相關(guān)的描述方法、提取方法。針對(duì)FAST算法提取過(guò)程中角點(diǎn)分布疏密不均、位置欠佳以及匹配過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)的問(wèn)題,本文提出了一種FAST聯(lián)合垂直方向梯度以及區(qū)域篩選的角點(diǎn)提取改進(jìn)

4、方法。經(jīng)測(cè)試,算法使角點(diǎn)分布更加均勻,且多分布在穩(wěn)定區(qū)域,減少了參與匹配的角點(diǎn)總數(shù),提高了匹配實(shí)時(shí)性。
  3、研究分析了紅外圖像和可見(jiàn)光圖像在基于空間域和頻域上的融合方法,同時(shí)分析和介紹了對(duì)融合結(jié)果的評(píng)價(jià)方法。針對(duì)當(dāng)前算法對(duì)融合細(xì)節(jié)處理的不足,本章提出了一種基于灰度增強(qiáng)與目標(biāo)區(qū)域檢測(cè)相結(jié)合的 Laplacian改進(jìn)融合算法。經(jīng)測(cè)試,該算法在突顯目標(biāo)區(qū)域的基礎(chǔ)上,細(xì)節(jié)顯示更加突出,從主觀與客觀兩方面評(píng)價(jià)都優(yōu)于對(duì)比方法。
  

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