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检索条件"作者=金立左"

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基于稀疏表示的车牌图像超分辨: 收藏
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引用; 《机械设计与制造工程》2017年第11期46卷 117-121页; 作者：万里红金立左东南大学自动化学院江苏南京210096; 针对公路上成像设备直接获取得到的图像分辨率普遍较低的问题,采用基于稀疏表示的超分辨方法提高图像的质量。选取一定数量的高分辨率图像和低分辨率图像作为训练集分别用于构建针对车牌图像的高分辨率字典和低分辨率字典,从而提高了稀...; 针对公路上成像设备直接获取得到的图像分辨率普遍较低的问题,采用基于稀疏表示的超分辨方法提高图像的质量。选取一定数量的高分辨率图像和低分辨率图像作为训练集分别用于构建针对车牌图像的高分辨率字典和低分辨率字典,从而提高了稀疏表示的性能;分析了字典原子数目及正则化参数对图像重建效果影响,给出了字典原子数目及正则化参数较理想的值。通过车牌图像的对比实验验证了该超分辨方法的有效性。; 来源：详细信息评论

一种运动车辆目标提取与车型识别算法研究: 收藏
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引用; 《工业控制计算机》2014年第3期27卷 14-16页; 作者：施春涛孟正大金立左东南大学自动化学院江苏南京210096; 设计了一种基于几何模型与改进的SURF特征包模型的混合算法,并将其应用到运动车辆目标的提取与车型识别中。通过几何特征将车型初步分类,并通过改进的SURF算法进行再次分类。改进的SURF算法包括改进的微分模板计算和新增的对边、对角特...; 设计了一种基于几何模型与改进的SURF特征包模型的混合算法,并将其应用到运动车辆目标的提取与车型识别中。通过几何特征将车型初步分类,并通过改进的SURF算法进行再次分类。改进的SURF算法包括改进的微分模板计算和新增的对边、对角特征描述。实验结果证明该算法区分力优于原SURF算法。; 来源：详细信息评论

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