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上海市自然科学基金(10ZRl413000)
作品数:
1
被引量:2
H指数:1
相关作者:
李洪芹
吴健珍
王宇嘉
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王宇嘉
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吴健珍
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李洪芹
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年份
1篇
2012
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基于Zernike矩和前馈神经网络的图像配准
被引量:2
2012年
提出一种基于Zernike矩和多级前馈神经网络的图像配准算法。利用低阶Zernike矩表征图像的全局几何特征,通过多级前馈神经网络学习图像所经历的旋转、缩放和平移等仿射变换参数,在一级前馈神经网络的基础上添加二级前馈网络,以提高参数估计精度。仿真结果表明,与基于DCT系数的神经网络算法相比,该算法旋转、缩放和平移估计精度较高,对噪声的鲁棒性较强。
吴健珍
李洪芹
王宇嘉
关键词:
ZERNIKE矩
前馈神经网络
图像配准
仿射变换
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