词语解释
SURF(Speeded Up Robust Features)是一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的特征检测算法,它是由David G. Lowe在2004年提出的,旨在提高SIFT算法的计算效率。 SURF算法的主要思想是使用了Haar小波(Haar Wavelet)来检测和描述图像中的特征点,它可以更快地检测出图像中的特征点,并且能够更好地抗噪声。SURF算法的特征描述子是一组64维的浮点数,它可以更好地描述图像中的特征点,并且更加稳定。 SURF算法的应用涉及到许多领域,如图像检索、机器视觉、计算机辅助诊断等。在图像检索中,SURF算法可以用来快速检测图像中的特征点,从而更快地实现图像的检索。在机器视觉中,SURF算法可以用来检测图像中的特征点,从而实现机器视觉的定位和对象识别。在计算机辅助诊断中,SURF算法可以用来检测CT图像中的特征点,从而实现计算机辅助诊断的定位和诊断。 总之,SURF算法是一种非常有用的特征检测算法,它可以更快地检测图像中的特征点,并且能够更好地抗噪声,在许多领域都有广泛的应用,如图像检索、机器视觉、计算机辅助诊断等。 MOTO基站的SURF板,surf板只负责接收信号,同时将多路或一路接收信号通过矩阵控制放大,合理分配到各个载频,起一个信号过渡的作用
MOTO基站的SURF板,surf板只负责接收信号,同时将多路或一路接收信号通过矩阵控制放大,合理分配到各个载频,起一个信号过渡的作用
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