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671.
672.
对大型图像数据库进行图像分类是很困难的,空间金字塔算法针对这种问题提出,并能得到很好的分类精度,但有几点不足.针对这些不足,提出基于规范割的空间金字塔算法:使用规范割算法对特征词进行更准确的聚类;对每类训练图像计算子特征库,利用二次聚类生成总特征库,在特征字典中保留更多的稀疏类型图像特征词;用高斯模型量化未知特征生成特征直方图,并对直方图进行尺度重整,提高类间距.实验证明提出算法比原方法分类精度最多能提高4.6%. 相似文献
673.
对粒子图像测速技术(PIV,Particle Image Velocimetry)体空间内三维速度场的后处理技术进行研究,引入不可压缩连续性方程的约束对实验测得流场进行修正,使得修正后流场严格满足差分形式的连续性方程.通过流场修正的后处理技术实现拉格朗日乘数法求解全流场修正速度场二范数的极小值.理论推导严格证明了修正后的速度场在数学上更接近满足连续性方程的真实流场.对解析流场引入高斯噪音来进行人工模拟的测试,其结果进一步验证了修正后流场能更趋近于真实流场,对流场中出现的PIV常见的高斯分布噪音有一定的消弱作用.该技术被成功应用于实验数据的后处理,结果表明其能改善测量速度场的平滑度. 相似文献
674.
针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次. 相似文献
675.
提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。 相似文献
676.
对低信噪比图像的预处理,是运动弱小目标检测问题中非常重要的一个环节。本文根据大量数据分析了天空背景红外图像的统计特征,利用得到的分析结果对红外图像进行归一化处理,并根据实际红外光学系统的成像特性,用椭圆抛物面来拟合红外图像中实际的点目标。处理结果表明,该方法可以大大提高信噪比,使后来的检测环节中,用相对简单的方法就可以检测出真正的点目标。 相似文献
677.
改进的基于二维直方图的最大模糊熵分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基于一维直方图的传统模糊熵算法对噪声敏感的问题,提出了一种新的基于二维直方图的最大模糊熵图像分割算法。新算法根据中心像素与邻域均值之间的关系划出二维灰度直方图中的有效区域,并考虑了图像的空间信息,将二维灰度直方图中像素的邻域均值的隶属度与中心像素隶属度相结合,得出新的隶属度计算方法,然后通过最大化模糊熵函数来确定图像的最优分割阈值。通过对实际图像的分割实验,表明了本文算法具有良好的去噪和图像细节保持能力。 相似文献
678.
标量图像测速是一种新型的能够测量微小结构的湍流实验测量系统,其理论依据是Schmidt(Sc)数>1的标量湍流里,标量场脉动的时间尺度和空间耗散尺度要小于对应的速度场脉动的时间尺度和空间耗散尺度,标量脉动比速度脉动具有更强的间歇性,标量场所含信息大于速度场所含信息,从高Sc数标量场提取速度场是可能的.笔者详细介绍了标量图像测速原理,并在积分最小化法思想指导下根据标量输运守恒方程及限定条件,建立了积分最小化标量图像测速的数学表示.通过变分法,获得了积分空间每个点的三个速度分量的欧拉特征方程,对欧拉特征方程离散化即可在积分空间建立一线性稀疏方程组.采用变分迭代法对此线性稀疏方程组进行求解即可获得三维速度场,据此采用积分最小化法建立了标量图像测速图像处理系统.还介绍了四维标量场(三维空间加一维时间)的图像采集原理,并采用DNS数据对标量图像测速处理系统进行了数值检验,检验结果表明标量图像测速技术所求解的速度场和DNS精确解之间在结构上是十分相似的,标量图像测速可以正确地提取速度场. 相似文献
679.
利用小波变换技术,研究高超声速下动态尖锥周期俯仰摆动的边界层转捩图像.通过基于二维小波变换的图像消噪和图像增强算法,优化动态实验图像,根据小波变换图像的奇异性提取沿时间历程变化的尖锥边界线和边界层图像,得到尖锥的俯仰摆动周期和迎角变化范围.结果显示边界层厚度的变化周期与尖锥的俯仰摆动周期存在相位差,随着迎角增大,背风面转捩点向尖锥前缘移动.实验结果表明,基于小波变换的图像处理技术不仅能够作为高超声速尖锥实验流动显示进行定性观察.还可以实现对高超声速边界层转捩实验的精确观测和定量分析,成为一种重要的量化和自动化的实验技术和分析手段. 相似文献
680.
文章使用FN-SOM网进行图像分割,它是SOM网的一种改进形式,通过引入虚假邻域的概念来增强SOM网的聚类特性.首先定义每个像素的特征向量,并且以此作为网络的输入向量进行图像的初步分割;再对初次分割后的图像进行融合;最后获得符合要求的分割图像.文中把FN-SOM网络的分割结果和传统的SOM网进行了验证比较,获得了较为理想的实验效果. 相似文献