近红外(NIR)光谱分析中的异常样品严重影响所建立模型的分析精度和稳定性，将随机抽样一致性（RANSAC）算法引入到近红外光谱分析中，以建......

针对扩展目标在跟踪过程中存在的因旋转、尺度变化和目标部分区域离开视场时引起的漂移等问题,提出了一种在特征点匹配的基础上结......

在一般的红外图像拼接过程中,采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法,耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间,提出了基于尺度......

针对传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法存在特征点冗余和计算量大等问题,提出一种基于双预筛选......

针对常规的点云滤波方法在去除接近模型噪声的过程中会对模型造成较大破坏的问题,提出一种结合双张量投票和多尺度法向量估计的点......

提出一种运动序列中动目标检测的稳健性方法。用尺度不变特征变换(SIFT)算法生成特征描述符,基于最近邻距离比(NNDR)进行初始匹配,......

针对印制电路板关键轮廓特征提取难的问题,提出了一种将折边线转化为边界线,再进行关键轮廓线特征点提取的算法。该算法首先利用k......

城市环境中的精确定位是自动驾驶领域的重点和难点,现有的激光雷达定位算法虽然能够在多数情况下保持较高的精度,但在一些比较复杂......

为从海量激光扫描点云数据中准确提取特征,提出了一种基于形态学梯度的激光扫描点云特征提取方法。该方法首先生成海量激光扫描点......

针对基于传统特征点匹配的双目视觉测量方法误匹配率高和测量精度低的问题,提出了一种基于ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)......