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101.
文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性. 相似文献
102.
103.
为研究天线不同结构对表面等离激元(SPP)增益光镊作用的影响,建立天线-基底的电磁波传输耦合激元电场触发光梯度力的数值模型,并利用数值模型分析天线不同结构对SPP电场的影响规律,同时,这种电场变化规律对光镊增益有直接的数学关系,基于上述物理机制,获得不同天线结构对光梯度力产生的优化策略。为验证上述物理机制与优化策略的有效性,开展纳米颗粒的粒子图像测速(PIV)试验,天线材料为银,基底为二氧化硅,纳米颗粒为银,试验能够完好地观测到纳米颗粒在天线通道的运动情况。结果表明,光梯度力的增益机制在于激元电场强度和梯度两方面因素,前者随天线不对称性增强而先增大后减小,后者呈现一直增大趋势;纳米颗粒推动作用力的计算误差约为5.5%~13.8%,且试验值与计算值的趋势相符,一方面验证本文研究机理及优化策略的有效性,另一方面证明PFP技术的原理可行。 相似文献
104.
粒子图像测速(PIV)方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制(一般在15 Hz以下),难以完成高频响测量。压缩感知(CS)能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样(sub-Nyquist)PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解(POD)的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。 相似文献
105.
图像拼接已成为基于图像绘制(IBR)方法中的一项重要技术,它也是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学、图像处理等领域的重要研究课题。本文提出了2幂子图像的概念,并给出了基于2幂子图像的图像拼接算法。这是一种新的快速有效的图像拼接算法,它对基于快速傅立叶变换(FFT)的相位相关度法的图像对齐方法进行了改进,从而减小了FFT的计算量,使改进后的算法对图像对齐更加快速和减小图像间重叠率。 相似文献
106.
基于Depth from Focus的图像三维重建 总被引:1,自引:0,他引:1
应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度. 相似文献
107.
针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性.因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。 相似文献
108.
环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性. 相似文献
109.
介绍了基于CX23888的视频采集卡的设计原理,着重介绍了基于AVStream 的微驱动的体系架构,给出基于CX23888的视频卡Windows驱动的具体实现.包括AVStream微驱动和设备的初始化,DMA传输控制和中断服务,以及内核层过滤器的设计. 相似文献
110.
基于多特征综合的角点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
角点检测是计算机视觉处理的首要步骤,本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先,从人类视觉感知出发.给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充,基于上述两个性质,模糊集合的概念被引入到检测问题。然后,给出三组包含角点隶属度的特征提取公式,综合三组特征,给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线,以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明,本算法使用模糊集合理论,在实现上非常简单,检测效果也很理想。 相似文献