计算量
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基于Harris角点检测的图像配准
Harris算法是一种角点检测算法，用于从图像中检测出不变特征点，这种检测方法大大的降低了计算量，加快了计算速度。同时也导致信息的大量缺失。ransac算法是一种用于从点集中计算点集的数学模型的方法，该方法能剔除匹配错误的Harris角点，使匹配结果更加真实准确。 -
K-SVD算法的一种改进算法
该算法是K-SVD算法的一种改进算法。该算法可以用于稀疏字典的学中。与传统方法相比，能够有效的降低计算量，提高字典更新的速度。 -
FFT谱连续细化算法的高精度频率估计
基于FFT谱连续细化算法的高精度频率估计，这种算法可以精确到小数点后两位，这种算法与MUSIC法和ESPRIT法相比，计算量大大降低，而且精度非常高。 -
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