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291.
基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。 相似文献
292.
293.
基于小波域的分形图像压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
李波 《北京航空航天大学学报》1998,24(4):386-390
在分析产生块效应原因基础上,定义了一种度量块效应的客观方法.为了消除传统分形图像压缩中产生的块效应,提出先将原图像变换到小波域,再进行分形压缩.这种方法既继承了传统分形图像压缩的编码原理,又利用了小波变换的优良特性,从而取得了更好的压缩效果.此外,根据小波系数的能量分布特征,提出了一种加快相似匹配的方法. 相似文献
294.
视觉检测中高速图像采集技术的研究 总被引:12,自引:1,他引:12
利用视频输入处理器(SAA7111)和现场可编程门阵列(FPGA),采用全硬件方式和两帧轮换存储方式设计实现了图像采集系统、计算机以及前端硬件处理系统之间的相互接口,使得视觉检测中视觉传感器能够同时进行图像采集和低级图像处理. 相似文献
295.
针对机载聚束式合成孔径雷达工作模式可在小目标范围内实现高分辨力成象的特点,提出了一种以解线性调频技术为核心的,适于聚束式SAR成象的灵活高效的信号处理方法和流程。 相似文献
296.
基于视觉的码头集装箱AGV导引系统 总被引:2,自引:0,他引:2
根据码头环境的特殊性,提出了一个应用在码头的集装箱装卸自动导引车(A u tom atic gu ided veh icle,AGV)系统。本系统是基于视觉导引的,采用先识别,后跟踪的方式。在识别时根据识别的标志线的特点,提出了改进的Sobe l算子和可调节参数的Hough变换的方法;在跟踪时,提出了一种用自适应模糊的负反馈来改善系统识别质量和频率稳定性的思想,并应用到了该系统中。文中还提出了一种简单有效的防止图像抖动的方式,使得传送给机车控制系统的参数更加平滑、稳定。实验证明,该系统可以满足AGV在码头工作环境中的全天候工作,并且保证AGV在8 m/s的速度下,系统的识别精度在5 cm以内。 相似文献
297.
针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。 相似文献
298.
为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常
判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4
方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关
键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O
验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。 相似文献
299.
基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。 相似文献
300.
月面采样量的在轨自主测量是实现月面自主采样的必要环节。本文设计了一种月面采样装置,根据图像信息实现对月面采样量的在轨自主测量。针对图像中目标与背景灰度差较小、背景区域噪声较多的特点,采用了改进型最大类间方差法与连通标记自适应去噪方法,实现了采样区域较为准确的分割。针对单目相机无法直接获取采样区域尺寸的特点,利用已知物体尺寸进行在轨自主标定,结合图像中提取出的采样区域,完成了采样区域尺寸的计算,实现了采样量的在轨自主测量。试验结果表明,在轨自主测量结果与实际结果吻合,本文提出的在轨自主测量方法有效。 相似文献