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当图像亮度不均匀、对比度低时,提取图像前景较困难。为此,提出一种图像分割方法,结合正弦基函数和绝对值距离测度构建背景模型,依据优化理论和迭代法求解背景模型,通过比较背景模型中各像素点亮度与实际图像中各像素点亮度来判别各像素点是背景还是前景。为应对图像亮度不均匀的情况,在图像分割前对图像进行分块,在分块图像中依据背景模型或相邻分块背景相似度进行图像分割。实验结果表明,在普适性方面,相对于经典的模糊C均值法和OTSU法,该方法的分割误差小,尤其是对亮度不均匀和对比度低的图像;在掌纹图像分割应用方面,与迭代线跟踪法和模糊粗糙集法相比,该方法的错误率低、信噪比高、处理时间短。最后将提出的分割算法应用在人脸识别上,实验结果表明了该算法的先进性。 相似文献
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通过生物大分子计算平台对分子动力学的模拟运算,计算值可以描述分子的运动轨迹,从而揭示原子间的内在关系,但这一过程较为复杂且昂贵。作者研究了较低投入下大分子计算平台的构建与优化,在并行GPU条件和CUDA体系下使用AMBER软件包完成分子动力学的模拟运算。通过对两个大分子体系的运算,实验结果表明计算平台达到了60倍的计算加速,实现了较高的加速性能,完成了高性价比的高性能计算平台的建设。 相似文献
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