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随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。 相似文献
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刚果(金)难选氧化铜钴矿含Cu 4. 09%、Co 0. 86%,矿石中的铜钴矿物赋存状态复杂,易浮脉石含量大,同时有部分铜钴矿物以机械混入形式和类质同像吸附形式进入褐铁矿中。针对其矿石特性,研究确定了预先脱除云母浮选—氧化铜钴硫化浮选—高梯度磁选选矿工艺流程,推荐工艺全流程闭路试验获得了铜钴精矿含Cu 16. 75%、Co 3. 45%,总精矿中Cu回收率为91. 05%、Co回收率为88. 61%的选矿指标。 相似文献
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由于时空失相干、大气延迟等因素的影响,InSAR技术的检测能力受限,无法保证任意矿区监测结果的有效性。若检测能力未知,使用InSAR技术将极易造成人力、物力资源的浪费。为有效判断InSAR技术是否适用于矿区地表形变区域探测,提出了一种适用于开采沉陷的InSAR最大可检测形变梯度(Maximum Detectable Deformation Gradient,MDDG)函数模型。首先通过分析地质采矿因素对开采沉陷的影响,选取矿区开采深厚比和下沉系数两个参数作为模型参数;然后基于不同分辨率、不同波长和不同入射角的SAR影像数据,采用数值模拟和回归分析方法,建立了水平煤层开采条件下的InSAR最大可检测形变梯度函数模型。为验证模型的可靠性,采用陕西大柳塔矿区2012年11月21日—2013年4月2日的13景TerraSAR卫星数据进行模型验证试验。研究表明:InSAR在该矿区的最大可检测梯度为0.008 56,相邻控制点间能够检测的形变量不超过0.171 2 m,采用地表观测站GPS数据作为参考形变值验证了上述结论;与现有模型对比,该模型检测精度更高,细化检测性能更为突出,且无需提前获取SAR影像,可为促进InSAR技术应用于矿区开采沉陷监测提供参考。 相似文献
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南京梅山选矿厂针对水平磁系高梯度磁选机在现场使用中暴露出的精矿管堵塞的问题,通过测量水平磁系高梯度磁选机不同位置的漏磁场强度,对磁系的漏磁场分布特性进行研究。研究得出,精矿管堵塞为漏磁场导致,从力场计算结果得出,磁系漏磁产生的最大磁场力可使粒度大于0.3 mm的磁铁矿颗粒在精矿管中发生沉积。 相似文献
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