《表3 参考图像图4中检测点与配准点的距离及距离均值Tab.3 The distance between the detection point and the registration point

《表3 参考图像图4中检测点与配准点的距离及距离均值Tab.3 The distance between the detection point and the registration point   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《基于梯度与归一化互信息的印刷图像配准》


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由以上对实验结果分析内容可以看出，GI算法相比于传统的NMI算法，配准精度更高，更易选出最佳配准参数；并且前者得到的配准后图像和参考图像间的配准误差明显减小，由此可见GI是一种精确度更高，鲁棒性更强的相似性测度。

图表编号XD005914300    严禁用于非法目的
绘制时间2018.05.10
作者金闳奇、简川霞、赵荣丽
绘制单位广东工业大学、广东工业大学、广东工业大学、广东省创新方法与决策管理系统重点实验室
更多格式高清、无水印（增值服务）

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