简介：Anonlinearshort-wave-averaged(surfbeat)modelispresented.ThemodelisbasedonthatofRoelvink(1993),butthenumericaltechniquesusedinthesolutionarebasedontheso-calledweighted-averagedflux(WAF)method(egWatsonetal.,1992),withtime-operatorsplittingusedforthetreatmentofsomeofthesourceterms.Thismethodallowsasmallnumberofcomputationalpointstobeused,andisparticularlyefficientinmodellingbreakinglongwaves.Theshort-wave(orprimary-wave)energyequationissolvedusingamoretraditionalLax-Wendrofftechnique.Resultsofvalidationindicatethatthemodelperformssatisfactorilyinmostrespects.

简介：初三课本第五课第一部分的对话中有这么两个句子：Itlooksexciting、butIdidn’tknowhowtosurf．I’11showyouhowtodoit这两句都有howto…，这种结构就是：疑问词+动词不定式。

简介：动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。

简介：摘要：针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高，特征提取信息也比较少的问题。本文基于 BOW+SVM框架组合设计并实现了物品识别算法。对目标物体利用无监督学习的方法构造目标物体的识别模型，再与环境图像进行识别模型的特征点匹配，最后确定并且框选出目标物品。使用 SURF算法将目标物品的特征点提取出来，再结合 FLANN算法、特征点二次筛选算法与 RANSAC算法对目标物体进行识别与框选。

简介：针对电气化铁路接触网支撑装置中旋转双耳耳片断裂问题，提出一种基于快速鲁棒性特征（Speeded—UpRobustFeatures，SURF）匹配的图像检测方法。首先利用标准旋转双耳图像与待检测图像局部不变特征点的匹配，实现旋转双耳的初识别；然后应用Hough变换实现耳片精确定位；最后通过耳片局部图像中的灰度方差判断耳片是否存在断裂状态。实验表明，该方法能在复杂图像中较准确地识别耳片断裂特征，为旋转双耳的状态检测提供一定参考。