【摘 要】
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针对传统车牌特征提取及匹配不足,提出了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)的车牌特征提取及(Best Bin First,BBF)匹配方法。通过构建车牌字符标准模板,采用SIFT算法提取标准模板和待检测车牌中每个字符的SIFT特征向量,主要包括车牌高斯差分(Difference of Gauss,DoG)空间极值点检测,去除边缘相应点
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针对传统车牌特征提取及匹配不足,提出了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)的车牌特征提取及(Best Bin First,BBF)匹配方法。通过构建车牌字符标准模板,采用SIFT算法提取标准模板和待检测车牌中每个字符的SIFT特征向量,主要包括车牌高斯差分(Difference of Gauss,DoG)空间极值点检测,去除边缘相应点和低对比点,确定特征向量的方向和生成车牌特征向量。利用BBF(Best Bin First)算法完成标准
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针对条带噪声去除过程中容易丢失细节信息、去噪后的影像出现模糊及阶梯效应等问题,提出两种变分模型去除条带噪声.首先,构建一种初步条带噪声分离模型(PSDM),通过交替方向乘子方法同时解求出恢复影像及条带噪声影像;其次,构建一种条带噪声变分模型(SNVM),此模型可以达到去除条带噪声影像中的细节信息而只保留条带噪声的目的;最后,把恢复影像与条带噪声影像中的细节信息进行累加获得去噪影像.实验分析结果表明
In last few years, guided image fusion algorithms become more and more popular. However, the current algorithms cannot solve the halo artifacts. We propose an image fusion algorithm based on fast weig
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《植物病理学Ⅲ》是一门实践性很强的动植物检疫专业基础课,教学实习效果对学生学好其他的植物检疫方向课程至关重要。为了提高本科生的实践操作能力,以生产需要和学科发展趋势为依据,科学设计教学实习的内容和进度;从提高学生专业兴趣和技能角度出发,发挥教学手段的多样化,在教学方法和考核方式等方面对《植物病理学Ⅲ》课程的教学改革进行探索实践。
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