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Lucas—Kanade算法是一种重要的光流估计技术,在计算机视觉领域有广泛的应用。但对于图像纹理欠丰富的区域,Lucas—Kanade算法光流估计结果较差。文章提出了一种改进的Lucas—Kanade算法:首先,计算跟踪置信度因子;然后,通过阈值检测剔除不可靠的光流估计结果;最后,进行邻域填充。该方法改善了纹理欠丰富区域的光流估计,对矮人模型图像序列进行了实验,证明了方法的有效性及优于Poelman方法和Chiba方法。 相似文献
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等离子体气动激励抑制压气机叶栅角区流动分离的仿真与实验 总被引:5,自引:4,他引:5
进行了等离子体气动激励抑制低速压气机叶栅角区流动分离的数值仿真研究,并进行了实验验证.小攻角情况下,叶片吸力面角区流动分离导致显著的尾迹总压损失.来流速度为50 m/s(雷诺数为223 000)时,等离子体气动激励可以有效的抑制角区流动分离,降低总压损失.激励电压、频率分别为10 kV和22 kHz时,50%叶高处的尾迹压力分布基本不变,60%和70%叶高处的最大总压损失分别减小了13.83%和10.74%.增加激励电极组数或激励电压,可以增强抑制效果. 相似文献
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