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A Novel Image Semantic Understanding and Feature Extraction Algorithm

机译：一种新颖的图像语义理解和特征提取算法

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In this paper, we propose a novel image semantic understanding and the feature extraction algorithm. Image stitching algorithm based on feature is extracted from the image of basic certain characteristics as matching primitives, usually in the form of general dot, line, area, or some special structures, etc., rather than directly using the image gray level itself, and then to these features as a model for registration. Thus, because the image matching algorithm based on feature extraction and image just some of the aspects of characteristics, namely extraction pixel is less, and makes the image registration time is greatly reduced. Under this theoretical support, we proposed the image semantic understanding and the feature extraction algorithm with the experimental verification that proves the effectiveness of the method that is meaningful.
机译：在本文中，我们提出了一种新颖的图像语义理解和特征提取算法。基于特征的图像拼接算法从基本特征的图像中提取为匹配的基元，通常以通用点，线，区域或某些特殊结构等的形式，而不是直接使用图像灰度级本身，以及然后将这些功能作为注册型号。因此，因为基于特征提取和图像的图像匹配算法仅仅是特征的一些方面，所以提取像素的一些方面较少，并且使图像配准时大大降低。在这种理论上的支持下，我们提出了具有实验验证的图像语义理解和特征提取算法，证明了方法的有效性。

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