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多模态图像之间存在显著的非线性强度差异,并且图像会因为噪声而退化,因此,多模态图像自动配准是一项具有挑战性的任务。为了解决这两个问题,本文提出一种多模态图像自动配准方法,该方法分为预配准和精配准两个阶段。在预配准阶段,通过改进SIFT算法来大致对齐多模态图像。在精配准阶段,首先,利用块 HARRIS检测器在预配准后的参考图上提取均匀分布的特征点。然后,通过各向异性结构张量捕捉多模态图像中的结构信息来构建特征描述符,该特征描述符对噪声具有稳健性。更进一步,本文结合张量方向平行度和梯度互信息提出了一种相似度准则(tensororientationandmutualinformation,TOMI)。最后,本文用多种模态图像 (包括 Optical,LiDAR,SAR和 Map)来评估提出的方法。
试验结果表明,本文提出的方法对非线性强度变化和噪声具有较好的稳健性,并且匹配效果优越。
function cim = harrisValue(im)
% calculate the harrris intensity value
% only luminance value
im = double(im(:,:,1));
sigma = 1.5;
% derivative masks
s_D = 0.7*sigma;
x = -round(3*s_D):round(3*s_D);
dx = x .* exp(-x.*x/(2*s_D*s_D)) ./ (s_D*s_D*s_D*sqrt(2*pi));
dy = dx';
% image derivatives
Ix = conv2(im, dx, 'same');
Iy = conv2(im, dy, 'same');
% sum of the Auto-correlation matrix
s_I = sigma;
g = fspecial('gaussian',max(1,fix(6*s_I+1)), s_I);
Ix2 = conv2(Ix.^2, g, 'same'); % Smoothed squared image derivatives
Iy2 = conv2(Iy.^2, g, 'same');
Ixy = conv2(Ix.*Iy, g, 'same');
% interest point response
cim = (Ix2.*Iy2 - Ixy.^2)./(Ix2 + Iy2 + eps); % Alison Noble measure.
end
文章浏览阅读748次。总结起来大概有5种做法:将要处理的文字写到一个资源文件,如string.xml(使用html用法格式化)当文字中出现URL、E-mail、电话号码等的时候,可以将TextView的android:autoLink属性设置为相应的的值,如果是所有的类型都出来就是**android:autoLink="all",当然也可以在java代码里 做,textView01.setAutoLinkMask(Li..._qaction::settext 无法添加下划线
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文章浏览阅读5.7k次,点赞8次,收藏49次。可以编译成功但是运行时段错误查找原因应该是ROS noetic版本中自带的OpenCV4和VINS-mono中需要使用的OpenCV3冲突的问题。为了便于查找问题,我只先编译feature_tracker包。解决思路历程:o想着把OpenCV4相关的库移除掉,但是发现编译feature_tracker的时候仍然会关联到Opencv4的库,查找原因是因为cv_bridge是依赖opencv4的,这样导致同时使用了opencv3和opencv4,因此运行出现段错误。oo进一步想着(1)把vins-mon_uabntu20.04安装vins-mono
文章浏览阅读3.6k次,点赞3次,收藏12次。创龙TL6748开发板中,EMIFA模块使用默认的PLL0_SYSCLK3时钟,使用AISgen for D800K008工具加载C6748配置文件C6748AISgen_456M_config(Configuration files,在TL_TMS6748/images文件夹下),由图可以看到DIV3等于4,注意这里的DIV3就是实际的分频值(x),而不是写入相应PLL寄存器的值(x-1)。_tms 6748
文章浏览阅读5.9k次,点赞4次,收藏13次。转载请说明出处:eigen稀疏矩阵拼接(块操作)eigen稀疏矩阵拼接(块操作)关于稀疏矩阵的块操作:参考官方链接 However, for performance reasons, writing to a sub-sparse-matrix is much more limited, and currently only contiguous sets of columns..._稀疏矩阵拼接
文章浏览阅读946次,点赞19次,收藏19次。波束形成是天线阵列信号处理中的一项关键技术,它通过对来自不同方向的信号进行加权求和,来增强特定方向的信号并抑制其他方向的干扰。本文介绍了两种基于 Capon 和信号子空间的变形算法,即最小方差无失真响应 (MVDR) 算法和最小范数算法,用于实现波束形成。这些算法通过优化波束形成权重向量,来最小化波束形成输出的方差或范数,从而提高波束形成性能。引言波束形成在雷达、声纳、通信和医学成像等众多应用中至关重要。它可以增强目标信号,抑制干扰和噪声,提高系统性能。
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文章浏览阅读2.2k次。一,问题 nginx反向代理后,在应用中取得的ip都是反向代理服务器的ip,取得的域名也是反向代理配置的url的域名,解决该问题,需要在nginx反向代理配置中添加一些配置信息,目的将客户端的真实ip和域名传递到应用程序中。二,解决 Nginx服务器增加转发配置 proxy_set_header Host $host;_nginx获取到的是交换机的ip
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文章浏览阅读4.7k次。Perl是一个高阶程式语言,由 Larry Wall和其他许多人所写,融合了许多语言的特性。它主要是由无所不在的 C语言,其次由 sed、awk,UNIX shell 和至少十数种其他的工具和语言所演化而来。Perl对 process、档案,和文字有很强的处理、变换能力,ActivePerl是一个perl脚本解释器。其包含了包括有 Perl for Win32、Perl for ISAPI、PerlScript、Perl。_perl下载