Harris

摘要： 图像匹配技术具有广泛应用,寻求高效率、高精度、健壮性好以及复杂度低的图像匹配算法是当下计算机视觉中的研究重点之一。本文对各种特征点提取和匹配算法进行了对比分析,在此之上提出了一种改进的特征提取以及图像匹配算法,提高了匹配算法的鲁棒性。

摘要： 目的:研究双极人工股骨头置换术对高龄股骨颈移位骨折患者的疗效。方法:将兴山县人民医院2019年9月-2020年10月行手术治疗的87例股骨颈移位骨折患者,按照手术方式的不同,分为观察组(n=45,行双极人工股骨头置换术)与对照组(n=42,行人工全髋关节置换术),比较两组手术指标(手术时间、术中出血量、术后下床时间、住院时间),比较两组术前及术后3 d、术后1个月的疼痛情况[视觉模拟评分法(VAS)评分],比较两组术前及术后3、6、12个月的髋关节功能(Harris髋关节评分)、日常生活能力(Barthel指数),比较两组术后并发症发生情况。结果:观察组手术时间、术中出血量、术后下床时间、住院时间均显著优于对照组,差异有统计学意义(P0.05)。术后3 d观察组VAS评分显著低于对照组(P0.05)。观察组并发症总发生率低于对照组,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论:双极人工股骨头置换术在高龄股骨颈移位骨折中治疗效果较好,能提升其Harris髋关节评分,手术创伤较小。

摘要： 无人机在飞行过程中,需要对地面进行路径规划。配备在无人机上的摄像头往往无法在特定高度获取到无畸变的全景图,因此利用图像拼接技术来解决这一问题。本文深入研究了基于Harris算法的图像拼接技术,首先是利用Harris算法查找关键点,然后利用NMS算法去除重复的关键点,最后利用RANSAC算法消除错配点并得到投影变换关系,从而完成图像拼接。

摘要： 为了复杂背景光照映射图像的准确检测能力,需要进行多尺度Harris特征点检测,提出一种基于特征点模糊边缘滤波的复杂背景光照映射图像多尺度Harris特征点检测算法。采用多尺度Retinex算法构建复杂背景光照映射图像的边缘轮廓特征检测模型,结合对复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域进行特征重组,根据对图像的边缘信息特征分解结果,采用边界化的特征分布式融合增强和融合算法,提取复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域的高斯特征分块组合信息,采用模糊度统计参数跟踪识别方法,建立复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域的匹配滤波检测模型,采用分组特征映射和模板匹配技术,实现对复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域增强和多尺度Harris特征点检测。仿真结果表明,采用该方法进行复杂背景图像的多尺度Harris特征点检测精度较高,自适应性较好,提高了图像特征点的定位识别能力。

摘要： 目的:研究高龄患者人工髋关节置换手术的配合护理措施.方法:选取我院于2019年6月-2020年6月收治的59例行人工髋关节置换手术的高龄患者作为研究对象,为其提供手术治疗.在治疗期间做好护理配合工作,并且严密观察患者的治疗效果.结果:59例患者在术中均积极地配合医护工作,顺利完成手术治疗,术后并无严重并发症的发生.根据Harris功能评价标准,在59例患者中,治疗效果为优者16例、良者36例、可者4例、无差者,治疗优良率高达88.14％.结论:为行人工髋关节置换手术治疗的高龄患者提供手术护理配合,可以提高手术的成功率,防范手术并发症的发生,保证手术的安全性,促进患者更快地恢复身体健康.

摘要： 由于倾斜无人机影像有较大的视角和几何形变,使得可靠的同名点难以获得,而通过改进SIFT的倾斜无人机影像匹配算法,可以很好地解决这个问题.该文提出了三种算法:一是借助POS数据或者SRTM辅助数据来对无人机影像进行近似正射纠正,从而有效消除影像的几何形变;二是通过Harris算子对均匀分布的特征点进行分块提取;三是采用多层次约束匹配策略,提高计算效率.最后结合实验分析验证此算法在获得匹配点对的数量及分布方面的效果.

摘要： 目的探讨人工股骨头置换术治疗老年股骨颈骨折围术期护理的干预及效果。方法选取2019年1月-2020年12月我院收治的68例行人工股骨头置换术的老年股骨颈骨折患者作为研究对象,采用随机数表法将其分成对照组与观察组,每组各34例。对照组实施常规护理,观察组实施综合护理,对比两组护理前后Harris髋关节功能评分量表(Harris)评分、Oswestry功能障碍指数问卷表(ODI)评分。结果护理后,观察组的Harris评分高于对照组,ODI评分低于对照组(P<0.05)。结论行人工股骨头置换术治疗的老年股骨颈骨折患者实施综合护理,能提高患者的髋关节功能,降低其腰椎功能障碍程度。

摘要： 目的 评价对人工髋关节置换术后患者行快速康复护理路径的效果.方法 选择我院2018年11月至2019年11月收治的120例行人工髋关节置换术的患者作为研讨对象,随机把患者分为两组,各60例,给予对照组患者常规护理,给予观察组患者快速康复护理路径,比较两组患者的相关指标.观察两组患者的治疗效果,评估两组患者的髋关节(Harris)、焦虑(SAS)、疼痛(NRS)评分.结果 采取常规护理患者的首次下床时间、辅助行走时间、住院时间均长于采取快速康复护理路径的患者,两组患者的差异显著(P<0.05),有统计学意义.采取快速康复护理路径患者的总有效率(96.67％)高于采取常规护理患者的总有效率(86.67％),两组患者差异显著(P<0.05),有统计学意义.与采取常规护理的患者相比,采取快速康复护理路径患者的Harris评分较高,SAS和NRS评分更低,两组数据差异显著(P<0.05),有统计学意义.结论 给予人工髋关节置换术患者快速康复护理路径的临床意义重大,不仅能缩短患者首次下床时间、辅助行走时间、住院时间,还能促进患者的髋关节功能快速恢复,缓解焦虑情绪和疼痛感,效果确切,令人满意,具有较高的临床推广价值.

摘要： 为了实现基于智能相机的圆网印花自动对花系统，本文提出了基于均值漂移(MeanShift)算法的彩色印花图案分割技术和基于Harris角点检测的块匹配算法。将扩展形式的均值漂移算法用于印花图案的分割，实验证明该算法能对印花图像进行良好的分割。把已分割标准图像的各套色区域提取出来，采用Harris算子进行特征点检测，并以这些特征点为中心，选定标准匹配块，在处理好的实时采集的图像中找到最佳匹配块，计算对花误差。通过仿真和实验验证算法是可行性的，为实现在线对花检测闭环控制打下基础。

摘要： 为了实现基于智能相机的圆网印花自动对花系统，本文提出了基于均值漂移(MeanShift)算法的彩色印花图案分割技术和基于Harris角点检测的块匹配算法。将扩展形式的均值漂移算法用于印花图案的分割，实验证明该算法能对印花图像进行良好的分割。把已分割标准图像的各套色区域提取出来，采用Harris算子进行特征点检测，并以这些特征点为中心，选定标准匹配块，在处理好的实时采集的图像中找到最佳匹配块，计算对花误差。通过仿真和实验验证算法是可行性的，为实现在线对花检测闭环控制打下基础。

摘要： 为了实现基于智能相机的圆网印花自动对花系统，本文提出了基于均值漂移(MeanShift)算法的彩色印花图案分割技术和基于Harris角点检测的块匹配算法。将扩展形式的均值漂移算法用于印花图案的分割，实验证明该算法能对印花图像进行良好的分割。把已分割标准图像的各套色区域提取出来，采用Harris算子进行特征点检测，并以这些特征点为中心，选定标准匹配块，在处理好的实时采集的图像中找到最佳匹配块，计算对花误差。通过仿真和实验验证算法是可行性的，为实现在线对花检测闭环控制打下基础。

摘要： 为了实现基于智能相机的圆网印花自动对花系统，本文提出了基于均值漂移(MeanShift)算法的彩色印花图案分割技术和基于Harris角点检测的块匹配算法。将扩展形式的均值漂移算法用于印花图案的分割，实验证明该算法能对印花图像进行良好的分割。把已分割标准图像的各套色区域提取出来，采用Harris算子进行特征点检测，并以这些特征点为中心，选定标准匹配块，在处理好的实时采集的图像中找到最佳匹配块，计算对花误差。通过仿真和实验验证算法是可行性的，为实现在线对花检测闭环控制打下基础。

摘要： 为了实现基于智能相机的圆网印花自动对花系统，本文提出了基于均值漂移(MeanShift)算法的彩色印花图案分割技术和基于Harris角点检测的块匹配算法。将扩展形式的均值漂移算法用于印花图案的分割，实验证明该算法能对印花图像进行良好的分割。把已分割标准图像的各套色区域提取出来，采用Harris算子进行特征点检测，并以这些特征点为中心，选定标准匹配块，在处理好的实时采集的图像中找到最佳匹配块，计算对花误差。通过仿真和实验验证算法是可行性的，为实现在线对花检测闭环控制打下基础。

摘要： 该文以Harris交换机为例,详细介绍了基于CTI技术的调度交换机系统的软硬件结构和呼叫过程,分析了各项功能的实现方法。最后与传统调度交换机作了简单的比较,阐明了优势所在.

摘要： 该文以Harris交换机为例,详细介绍了基于CTI技术的调度交换机系统的软硬件结构和呼叫过程,分析了各项功能的实现方法。最后与传统调度交换机作了简单的比较,阐明了优势所在.

摘要： 该文以Harris交换机为例,详细介绍了基于CTI技术的调度交换机系统的软硬件结构和呼叫过程,分析了各项功能的实现方法。最后与传统调度交换机作了简单的比较,阐明了优势所在.

摘要： 该文以Harris交换机为例,详细介绍了基于CTI技术的调度交换机系统的软硬件结构和呼叫过程,分析了各项功能的实现方法。最后与传统调度交换机作了简单的比较,阐明了优势所在.

摘要： 本发明公开了一种基于多尺度Harris的光场图像特征检测方法，具体过程为：将光场原始图像参数文件读入MATLAB，解码并处理为有效四维光场矩阵；将角度分辨率[u,v]中的最大值作为斜率列表的长度n，得到斜率列表，斜率列表中每个斜率进行重聚焦，得到斜率对应的焦点堆栈图像；对每一个焦点堆栈图像进行多尺度Harris角点检测；对当前角点堆栈的每一个尺度检测的角点进行非极大值抑制，减少多响应的影响。再对候选角点进行多尺度判断，若在多个尺度出现，则保留；否则删除；最终保留的角点即为光场图像的特征点；采用光场图像中的位置信息和角度信息获得整个空间的真实信息，克服了传统成像存在遮挡，丢失深度等缺点，对场景的描述更加的全面。

摘要： 本发明公开了一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法，其步骤包括：1、利用骨架提取算法得到栅格地图中的可行路径的轮廓骨架；2、过角点检测算法得到轮廓骨架中变化较大的特征点，在对特征点进行自适应阈值处理后，得到拓扑节点；3、通过自适应阈值来设定拓扑节点之间的距离来进行分步优化；4、进行分步优化时，通过椭圆采样限制其采样空间来提高路径的优化效率以达到快速规划一条可行路径并优化出一条较短的路径。本发明能将Harris角点检测算法和RRT算法相结合来进行路径规划，从而能实现扫地机器人在室内大场景下能够快速的找到一条可行路径。

摘要： 本发明公布了一种基于Harris角点检测的随动定位系统导针计算方法，该方法仅采用结构像制作DLPFC靶区就可以实现快速、精准的导航定位，得到一种操作简便、快捷、自动化、定位精准、成本低廉的经颅磁定位用导航系统，成功解决了磁刺激定位技术问题，降低患者拍摄磁共振的成本，节约治疗师的治疗时间。相比其他定位导航技术，本发明不需要附加视觉系统和机械臂系统即可达到同样的定位效果，将精度误差控制在毫米级甚至更高，且有效避免了机械设定的误差，系统自动进行靶点计算，整个治疗过程5min内可以输出靶点坐标。

摘要： 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种Harris角点检测影像金字塔掌纹ROI识别方法，包括：输入录入掌纹ROI图像和模板掌纹ROI图像，并对这两个图像的进行MFRAT滤波处理；对滤波处理后的模板掌纹ROI图像，运用Harris角点检测算法提取出分布在掌纹主线、褶皱上的角点并在小块区域内只保留一个角点；根据滤波后的模板掌纹ROI图像上的角点，利用影像金字塔算法获得分布在滤波后的录入掌纹图像上的角点；由已知的角点分布通过平均BLPOC算法得到最终的匹配分数；通过实验设定固定阈值，如果匹配分数大于阈值则认为掌纹为真匹配，否则为假匹配。本发明能够准确地进行掌纹图像ROI匹配。

摘要： 本发明公开了一种改进Harris分布的结构面剪切损伤本构模型的方法，本发明模型能够反映岩石结构面的剪切应力‑剪切位移关系；特别是对线弹性阶段、峰前软化阶段、峰后软化阶段和残余剪切应力阶段的描述更为合理。本发明所提出的模型参数可以用数学方法确定，具有明确的物理意义，精度和严谨性更胜拟合方法；通过与试验数据和与以往模型的比较，本文提出的模型能够准确地反映结构面剪切应力‑剪切位移曲线的变化趋势，对曲线的描述更为完备，体现了模型的优越性和适用性。

摘要： 一种基于Harris的数据增强图像分类方法及系统，它属于数据处理技术与计算机视觉技术相结合的学科交叉领域。本发明解决了采用现有的数据增强方法获得的图像分类准确率低的问题。本发明通过采用Harris算法进行数据增强，使训练好的卷积神经网络提取图像信息特征的强大功能得以充分利用，提高了对图像分类的准确率、鲁棒性以及泛化性能；与现有的数据增强算法相比，在相同难度的图像分类任务中，本发明方法的收敛速度较快，算法的运行效率更高，总回报增多，能够有效进行训练数据集的遮挡，加大训练难度，使分类算法的准确率上升了3.86％，从而提高了算法的性能。本发明可以应用于图像分类领域。

摘要： 倾斜摄影中基于 Harris 角点检测的优化特征匹配方法，包括以下步骤：（1）特征点检测：（2）特征描述；（3）特征匹配；（4）RANSAC 算法提纯。本发明与一系列特征点检测算子对比，优化算法特征点提取的特征点数目最多，分布也更加均匀；将优化匹配算法与同类匹配算法对比，证优化匹配算法的匹配精度相比同类匹配算法，匹配精度得到显著提高；与主流倾斜摄影建模软件空三解算过程中运用的 SIFT 算法进行对比，证明了优化算法不仅在不同地表状态下正匹配对数均显著高于 SIFT 算法，空三解算效果更优，而且对于地形相似的情况下，SIFT 算法误匹配率较高，但本发明算法仍然可以保证匹配效果，另外优化算法运算速度相比 SIFT 算法，也更快。

摘要： 本发明提供了一种基于Harris和决策树的角点检测方法及系统，为基于传统Harris算法和机器智能算法决策树的图像角点检测方法，其内容包括如下步骤：首先在Harris角点检测的基础上，用高斯算子建立不同的尺度空间，通过已知角点的特征尺度建立种群，对需要检测角点的图像用顶向下递归式，从树的根节点开始，在它的内节点上行属性值的测试比较，后按定实例的属性值确定对应的分支，最后在决策树的叶子节点得结论。本发明利用了高斯算子构造尺度函数和ID3(Iterative Dichotomic version3)算法对图像角点实现检测。

摘要： 本发明公布了一种基于Harris角点检测的随动定位系统导针计算方法，该方法仅采用结构像制作DLPFC靶区就可以实现快速、精准的导航定位，得到一种操作简便、快捷、自动化、定位精准、成本低廉的经颅磁定位用导航系统，成功解决了磁刺激定位技术问题，降低患者拍摄磁共振的成本，节约治疗师的治疗时间。相比其他定位导航技术，本发明不需要附加视觉系统和机械臂系统即可达到同样的定位效果，将精度误差控制在毫米级甚至更高，且有效避免了机械设定的误差，系统自动进行靶点计算，整个治疗过程5min内可以输出靶点坐标。

摘要： 本发明公开了一种基于Harris‑SIFT算法的钢轨轮廓匹配方法，包括以下步骤：S1、采集钢轨左侧图像、右侧图像、左上侧图像和右上侧图像，并采用高斯滤波对采集图像进行去噪处理；S2、进行图像定标：对图像进行多项式变换校正和双线性插值重构；S3、利用Harris角点检测算法与SIFT特征匹配相结合，进行轮廓匹配；S4、采用RANSAC算法进行误匹配过滤。本发明采用Harris‑SIFT算法对钢轨轮廓进行匹配，最后利用改进的RANSAC算法进行误匹配滤除，具有正确率高和速度快的优势。