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基于NN与SVM的图像质量评价模型 总被引:2,自引:1,他引:1
为了有效地评价图像质量,利用峰值信噪比(PSNR,Pear Signal to Noise Ratio)和结构相似度(SSIM,Structure Similarity)作为图像质量的描述参数,给出"野点"的定义,提出"野点预测"并基于神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立新的质量评价模型:神经网络用来获取质量评价映射函数,支持向量机实现样本分类.采用UTexas图像库数据进行仿真试验,质量评价模型预测图像质量的单调性比PSNR提高7.42% ,质量评价模型预测结果的均方误差平方根比PSNR提高36.06%,模型性能测试中"野点"的数目相对减少,模型性能得以提高.试验结果表明该模型的输出能有效地反映图像的主观质量. 相似文献
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图像质量评价是图像处理领域中基本且具有挑战性的问题。对比度失真对图像质量的感知影响较大,目前针对对比度失真图像的无参考图像质量评价研究相对较少。基于此,提出了基于彩色三要素的无参考对比度失真图像质量评价方法,利用彩色三要素的亮度、色调和饱和度3个参数实现了对比度失真图像的质量评价方法。在亮度方面,提取矩特征及图像直方图与均匀分布之间的Kullback-Leibler散度特征。在色调和饱和度方面,分别在HSV空间的H和S通道中提取颜色加权局部二值模式(LBP)直方图特征。利用AdaBoosting BP神经网络训练预测模型。在5个标准图像数据库中进行广泛的实验分析和交叉验证,结果表明,所提方法与现有的对比度失真图像质量评价方法相比,性能有明显的提升。 相似文献
陀螺仪是惯性导航系统的重要组成部分,其精度依赖于惯性导航系统的精度.为了提高陀螺仪的精度,针对陀螺随机漂移非线性、弱平稳性引起的随机误差,以激光陀螺仪随机漂移时间序列数据为研究对象,首先通过对陀螺仪建模的分析和对激光陀螺仪实时数据的分析和预处理,得到了陀螺漂移误差的离散时间序列;然后对其基于遗传规划(GP)建模,得出了当前时刻陀螺漂移数据和前几时刻的陀螺漂移数据之间的非线性数学模型;最后利用遗传算法(GA)对该模型有数学关系的参数进行优化,得到更高精度的模型.仿真结果表明:与经典自回归(AR)建模优化方法相比,GP+GA建模能够更加有效地反映陀螺仪的随机漂移特性,陀螺仪的方差降低了73.72%,与经典自回归(AR)建模方法相比效果提高了4.72%.该建模方法有效补偿了陀螺仪的随机漂移误差,提高了系统的稳定性. 相似文献
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视频摘要任务旨在通过生成简短的视频片段来表示原视频的主要内容,针对现有方法缺乏对语义信息探索的问题,提出了一种融合语义信息的视频摘要生成模型,学习视频特征使其包含丰富的语义信息,进而同时生成描述原始视频内容的视频摘要和文本摘要。该模型分为3个模块:帧级分数加权模块、视觉-语义嵌入模块、视频文本描述生成模块。帧级分数加权模块结合卷积网络与全连接层以获取帧级重要性分数;视觉-语义嵌入模块将视觉特征与文本特征映射到同一空间,以使2种特征相互靠近;视频文本描述生成模块最小化视频摘要的生成描述与文本标注真值之间的距离,以生成带有语义信息的视频摘要。测试时,在获取视频摘要的同时,该模型获得简短的文本摘要作为副产品,可以帮助人们更直观地理解视频内容。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明:该模型通过融合语义信息,比现有先进方法取得了更好的性能,在这2个数据集上F -score指标分别提高了0.5%和1.6%。 相似文献
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基于"序列相对贴近度"的组合预测权值分配 总被引:1,自引:0,他引:1
在时间序列的组合预测权值分配问题上,为克服传统的均方误差倒数加权、熵权和最优化方法之不足,从预测值序列与评价样本序列间的贴近性出发,提出新方法综合衡量单一参与模型的适用性,并据此分配权值.详细给出了序列相对贴近度(SRND,Sequence Relative Nearness Degree)及与之相关的"序列趋势关联度"和"尺度区间熵"的概念,并提出基于SRND的权值分配方法.将SRND权值分配方法应用于航空发动机排气温度裕度参数时间序列的联合自回归滑动平均模型、函数系数自回归模型和径向基函数网络预测,有效地提高了预测准确度,获得优于均方误差倒数加权和熵权方法的组合性能,且运算量远小于最优化方法. 相似文献
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无人侦察机航迹点重规划的优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对发现新目标后,机上在线进行航迹点重规划的方法.建立了重规划数学模型,用图像质量方程预估侦察目标的图像质量,以所有目标图像质量的加权之和最大、路径长度最小为目标函数.在传感器侦察范围、飞机机动和目标图像质量要求以及威胁等多约束条件下运用改进后的多目标进化算法NSGA-II寻优,得到侦察航迹点的Pareto最优解集.以目标图像质量、路径长度和路径威胁为评价因素,专家系统给出当前评价因素加权权值,用模糊选优方法在Pareto最优解集中选择该加权意义下的唯一最优路径.仿真结果证明了该方法的可行性和智能性. 相似文献
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用于飞行器视觉导航的地平线检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合航拍视频序列的特点与视觉导航系统的需求,提出了一种基于图像区域相似性和禁忌搜索算法的地平线拟合视觉导航算法.从航拍视频序列中提取单帧图像,并做下采样去噪等相应预处理;初始化禁忌搜索算法的初始解等参数,结合适配值函数,拟合图像中的地平线;用禁忌搜索算法的特赦准则和收敛准则评判拟合的准确性,直到适配值函数值满足收敛准则为止,得出最优解;分解出飞行器的横滚角和俯仰角,并由横滚角和俯仰角的大小决定下次参数校正的间隔,输出结果给控制系统.实验结果表明,与传统视觉导航方法和基于Hough变换的方法相比,此算法具有无参考、实时性好和抗噪性强等特点. 相似文献
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铝合金预腐蚀与疲劳性能灰色模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用等间隔和非等间隔GM(1,1)模型,拟合并建立了模拟加速预腐蚀后铝合金的腐蚀失重、最大孔蚀深度及疲劳强度额定值与腐蚀时间的非线性关系.结果表明:与常用的幂函数模型相比,用GM(1,1)模型能较好地反映铝合金腐蚀过程的变化趋势及其对疲劳性能的影响;无论等间隔还是非等间隔数据,GM(1,1)模型都能较好地描述,并可通过残差修正模型来提高GM(1,1)模型的精度. 相似文献
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基于WGA的导弹武器系统效能多目标评估 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了导弹武器系统效能评估指标体系及评估模型,针对导弹武器系统效能的复杂性、综合性和不确定性,将层次分析法(AHP, Analytical Hierarchy Process)与加权向量法相结合,提出了一种基于加权几何平均算子的导弹武器系统效能多目标综合评估方法.将评价系统指标分为单项效能、系统效能和综合效能,利用层次分析法AHP确定各指标的权重系数,获取评价信息.通过运用加权几何平均(WGA,Weighted Geometric Average)算子和组合加权几何平均(CWGA)算子对属性值进行加权集结,得到群体综合属性值,从而确定最优方案,实现武器系统效能优劣的综合评估. 用实例进行了验证,结果表明,是导弹武器系统效能评估的有效方法. 相似文献
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针对利用图像信息实现飞行器的导弹预警跟踪中导弹运动2D建模、运动模型非线性和目标干扰非高斯等问题,研究了比例导引下导弹在三维空间中的运动在成像面上的运动模式,建立了比例制导导弹的2D投影运动状态模型.由于模型中速度和加速度等主要物理量的非线性,并考虑导弹运动过程中受到的风向、风力、气旋和气流等随机干扰的非高斯性,采用粒子滤波方法实现导弹跟踪;并针对粒子滤波在跟踪过程中存在的粒子退化问题,提出有序权值残差重采样粒子滤波(OWRR-PF,Ordered Weight Residual Resampling Particle Filter)方法,该方法缓解了粒子退化问题,提高了跟踪的准确度.利用所建立的导弹运动模型进行连续视频试验,与标准粒子滤波相比跟踪精度提高了70%左右,与残差重采样粒子滤波方法相比跟踪精度提高了15%左右. 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在视频增强方向取得了巨大的成功。现有的视频增强方法主要在空域探索图像内像素的相关性,忽略了连续帧之间的时域相似性。针对上述问题,提出一种基于时空域上下文学习的多帧质量增强方法(STMVE),即利用当前帧以及相邻多帧图像共同增强当前帧的质量。首先根据时域多帧图像直接预测得到当前帧的预测帧,然后利用预测帧对当前帧进行增强。其中,预测帧通过自适应可分离的卷积神经网络(ASCNN)得到;在后续增强中,设计了一种多帧卷积神经网络(MFCNN),利用早期融合架构来挖掘当前帧及其预测帧的时空域相关性,最终得到增强的当前帧。实验结果表明,所提出的STMVE方法在量化参数值37、32、27、22上,相对于H.265/HEVC,分别获得0.47、0.43、0.38、0.28 dB的性能增益;与多帧质量增强(MFQE)方法相比,平均获得0.17 dB的增益。 相似文献
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