分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。
2024/8/30 8:06:55
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针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.
2024/8/28 0:34:33
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第二次上传，补充第一次内容。
更加丰富。
图像匹配matlab程序设计:1.概念解释，2．数字图像匹配算法设计：⑴基于灰度的归一化匹配算法⑵基于灰度的快速模板匹配算法。
三．相应matlab程序设计：1．数字图像匹配相关函数2．数字图像匹配函数：(1)基于灰度的归一化匹配算法(2)基于灰度的快速模板匹配算法实验：1.基于灰度的归一化匹配算法2.基于灰度的快速模板匹配算法五．试验结果评价
更加丰富。
图像匹配matlab程序设计:1.概念解释，2．数字图像匹配算法设计：⑴基于灰度的归一化匹配算法⑵基于灰度的快速模板匹配算法。
三．相应matlab程序设计：1．数字图像匹配相关函数2．数字图像匹配函数：(1)基于灰度的归一化匹配算法(2)基于灰度的快速模板匹配算法实验：1.基于灰度的归一化匹配算法2.基于灰度的快速模板匹配算法五．试验结果评价
2024/8/15 5:50:43
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使用归一化相关函数进行配准，Step1:ReadImages，%Step2:ChooseSubregionsofEachImage，Step3:DoNormalizedCross-correlationandFindCoordinatesofPeak。
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2024/8/4 14:02:46
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由于资源复用，D2D链路与蜂窝链路之间会产生同频干扰。
为了抑制这种干扰，提出了一种基于Kuhn-Munkres最优匹配的资源分配算法。
该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB，达到提高系统吞吐量的目的。
同时，通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的QoS需求。
最后，通过计算机仿真可以看出，该算法既可以有效地满足D2D用户的不同QoS需求，又提高了系统吞吐量。
为了抑制这种干扰，提出了一种基于Kuhn-Munkres最优匹配的资源分配算法。
该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB，达到提高系统吞吐量的目的。
同时，通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的QoS需求。
最后，通过计算机仿真可以看出，该算法既可以有效地满足D2D用户的不同QoS需求，又提高了系统吞吐量。
2024/7/31 0:25:48
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捷联惯性导航系统、地磁场模型、地磁等值线匹配（MAGCOM）算法、迭代最近等值线点（ICCP）以及本文所提出的基于仿射变换的匹配算法和抗野值匹配算法。
2024/7/4 22:07:42
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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