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自适应遗传算法在多模图像配准中的应用.doc

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配准ANTs工具的官方介绍文档

货物配装和运输是物流配送系统的重要组成部分,是提高物流配送系统运作效率的关键。针对物流配送系统的复杂约束,建立了单源多路径配装-运输集成模型。为求解上述模型,采用基于客户点序号编码,最大保留交叉和自适应交叉变异等技术,设计了改进的遗传算法。实例计算表明,模型和算法可行有效,能较好地解算单源多路径配装-运输问题,为物流配送系统的优化提供了新的思路。

登记 Matlab的图像配准

冲浪配准数学代码盖姆 这是Toby Collins，Pablo Mesejo和Adrien Bartoli发表于欧洲的同行评议论文“基于图的关键点匹配中的错误分析和建议的解决方案”中Matlab的基于图的仿射不变关键点匹配（GAIM）的Matlab实现。 2014年9月召开的计算机视觉会议。GAIM解决了两个图像的一般基于关键点的图形匹配问题。 它不需要对象的数量，遮挡的数量，图像之间的非刚性运动的数量，背景杂波的数量或对象的拓扑结构（如果例如对象撕裂，状态可能会发生变化）的先验知识。 这是作者的实现。 如果您在工作中使用此代码的任何部分，请引用本文。 最重要的是，我们希望您会发现此代码有用。 基于图的关键点匹配是一个非常困难的计算机视觉问题，尚未完全解决，需要进行不断的研究。 问题包括使用例如SIFT或SURF检测两个图像中的关键点（或特征），然后使用它们的描述符和相邻关键点之间的几何约束来匹配关键点。 解决方案对于几种应用程序非常重要，包括非刚性对象跟踪，配准和非刚性场景理解。 为了使其正常工作，图像中的对象必须具有良好的纹理（以便可以检测到关键点），并且图像不应被噪声，模糊或压缩

Word查找和替换通配符完全版

《秦九韶算法》优质课比赛说课教案（配有相应PPT课件，见“教学课件”文件夹内）.doc