在数字照片的快速检索和浏览域中,需要对照片进行分类,但目前国内外学者对照片的分类的研究并不是很多。提出了一种如何使用图像的低级特征来表示高级语义分类的一种方法来对家庭数字照片的进行分类,特别适合于有人工建筑或人工事物的图片。算法根据图像纹理点和边缘点的方向相位直方图来推断照片中是否存在人工建筑,从而达到对城市建筑风景和其它风景分类的目的。实验数据表明,分类效果非常好,算法已在Windows2000下使用VC实现,具有很强的鲁棒性。
针对工业视觉测量中复杂背景下的圆形标志点自动识别和提取问题,在利用拟合法进行标志点中心提取的传统技术基础上,提出判别标志点成像质量的形状误差,不仅可以避免其他亮斑对于标志点定位的干扰,而且可以自动剔除具有成像缺陷的标志点,并能保障和控制后续点中心定位的精度。应用于摄影测量,不仅可以达到亚像素的定位精度,而且提高了标志点识别能力和识别质量。
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