【摘 要】
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为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点检测实现重叠图像的拼
【机 构】
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吉林铁道职业技术学院铁道机车车辆系
【基金项目】
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基于虚拟仪器的试验数据处理系统的研发基金资助项目(3R1095611419)
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为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点检测实现重叠图像的拼接算法。在较宽松的条件下准确地匹配两幅图像。实验证明,该算法能有效地拼接普通相机拍摄的照片,消除图像扭曲、交叠和旋转对图像拼接的影响,并获得高分辨率的场景照片。
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