简介:针对传统尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransformation,SIFT)和加速鲁棒特征(Speed-UpRobustFeature,SURF)算法在视觉同步定位与建图(SimultaneousLocalizationAndMapping,SLAM)系统中耗时严重的问题,基于ORB(ORientedBRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures))算法提出了一种改进的图像匹配算法。针对FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)特征检测算子易受图像模糊和距离变化影响的缺点,建立了多尺度空间金字塔;针对BRIEF特征描述算子效率不高的问题,采用精简后的快速视网膜特征描述算子构建了特征向量;通过最邻近的交叉匹配对特征向量进行了提纯,采用顺序采样一致性算法剔除了错误匹配对。最后,通过与SIFT、SURF和ORB算法进行对比验证了改进算法的有效性。
简介:给出了一种IMGS方法,在理论上证明了当系数矩阵为不可约的M-矩阵时IMGS方法收敛,且其收敛速度快于基本的TOR迭代法。最后用数值例子验证了所得到的主要结论。
简介:基于软件维护性尽早、全过程迭代验证的思想,提出了贯穿软件生命周期的维护性迭代验证策略及过程,建立了基于功能块平均维护时间的维护性迭代验证模型。通过阶段性地开展软件维护性验证,可及时发现软件维护性设计缺陷并及早更改,避免造成严重的维护性质量问题,大大降低软件使用阶段的维护费用,提高软件系统的完好率。通过制定规范的软件维护性验证策略和方案,规范了软件维护性验证实施过程,为软件维护性验证人员提供了可行的操作指南,也为软件维护性验证平台开发人员明确平台需要提供参考。实例验证结果表明:所提出的软件维护性迭代验证方法是有效、可行的,可为软件研制人员提供理论指导,也为软件使用和维护人员制订软件维护计划、配置软件维护资源提供决策依据。