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为了更准确的估计高光谱图像噪声强度,提出了一种基于相关向量机(RVM)的高光谱图像噪声评估算法。对该算法所采用的RVM 回归原理、残差与噪声的关系等进行了研究。首先,介绍了高光谱图像噪声评估中应用较为广泛的空间/光谱维去相关法的特点及不足。接着,对可有效进行非线性回归分析的RVM 进行了介绍。然后,针对传统的空间/光谱维去相关法在系统中存在较强的非线性关系时,得到的残差将会过大这一问题,提出利用RVM 回归分析去除具有高相关性的信号,利用得到的残差图像对噪声进行估算,从而提高评估系统的稳定性。实验结果表明:噪声强度估计精度优于8%;相比传统算法更有效。总体看,该算法可以满足自动高光谱图像噪声评估的稳定可靠、精度高等要求。 相似文献
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基于多媒体版权保护技术的专利文献,得出该领域国内外专利申请量年度变化,介绍了专利申请量世界范围内的分布情况及主要申请人,对涉及多媒体版权保护采取的主要技术进行分析,由此得出多媒体版权保护技术的专利申请现状,并对今后的专利发展趋势进行预测. 相似文献
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北部湾盆地乌石凹陷为复杂断块油气藏,油气勘探开发过程中,面临钻井工程风险大、测井取资料作业困难等问题,如何精细描述井旁断层及裂缝等地质体的构造特征显得尤为重要。声波井旁地质体成像技术中偶极横波远探测测井技术,有效地提高了井旁地质体的描述精度。文中对井旁断层的成像特征及偶极横波的方位分辨率进行了正演模拟和分析,利用研究区2口井的声波测井资料验证了声波井旁地质体成像技术能够对井旁发育的小断层进行精确识别和描述。在油气勘探和评价阶段,该技术的应用能够优化钻井方案,避免工程风险,提高钻井效率,进而落实可采储量。 相似文献
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目标检测是计算机视觉的核心,在图像识别、行人检测、大规模场景识别等方面具有广泛应用,提升目标检测的速度与精度可以拓展计算机视觉的应用范围。大数据的出现以及深度学习的发展为目标检测研究注入了新的动力。传统的目标检测主要使用基于手工特征配合机器学习的方法,即Feature-Based方法。目前的检测算法主要以卷积神经网络(CNN)为核心。分析了Feature-Based方法检测效果差的原因并提出改进方法,详细讨论了CNN网络衍生出的TWO-STATE方法和ONE-STATE方法,介绍了每种方法的联系以及相比之前方法的改进,详细描述了其网络的机理与检测过程,指出了每种方法的检测效果与不足。总结了目标检测方法在一些数据集上的检测效果与仍然存在的问题。 相似文献
160.
选用Dorolan黑色染料应用于非织造仿皮革布深色染色加工,采用多次吸尽染色法与追加染料连缸染色法,考察染色后残余染液的再利用价值,分析其对非织造仿皮革布浓深色染色残液之再利用的可行性.研究表明,Dorolan Black RB和Dorolan Black MRX染料都有较高的上染吸附率和着色强度,均适合仿皮布的深色染色.通过吸尽染色法,可以提高染料的利用率,Dorolan黑色染料染色仿皮革布的最终上染率均能达95%以上,对仿皮染色样的色牢度和色调影响也很小.通过追加染料连缸染色加工法,所染仿皮革布缸次间染色样的表观颜色深度、色调一致性较好.残液的再利用可降低染料成本和减少废液排放. 相似文献