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101.
以氮气和水为实验体系,采用均质混合模型,研究微混合器的微通道中两相流通过微通道的压降,并测定了两相流的传质系数.结果表明,微通道当量直径为95.2 μm,气体速率为1.089~4.355 m/s,液体速率为0.006 41~0.170 90 m/s的条件下,均质混合模型计算压降值与实测值吻合良好.气速为1.633~3.484 m/s,液速为0.025 6 m/s时,随着气速增加,传质系数呈递增的趋势.气速为1.633~3.484 m/s,液速为0.019 2 m/s时,随着气速增加,传质系数先增加后降低然后再增加.传质系数对液速变化更为敏感. 相似文献
102.
合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像因为相干斑现象和目标响应的空间变化呈现出一种纹理特性,局部二进编码等局部图像特征 在光学纹理描述中获得较好的结果,但光学纹理特征在描述SAR图像纹理特性中因为相干成像特性往往失效. 本文 在前期工作纹理特征框架的基础上,提出了一种局部重要性采样二进编码的SAR图像纹理特征(Feature extraction based on local important sampling binary,LISBF)描述方法:首先,利用样本图像对局部采样位 置进行随机自适应采样,基于重要性采样(Important sample,IS)方法输出递归学习位置结果;然后,利用学习出的纹理重要采样点对进 行二进特征编码;最后,通过映射和统计生成描述算子. 该特征较固定位置采样能够获取更大范围信息,同时能通 过采样避免特征维数的急剧增大;通过自适应学习重要性关键点较随机采样 更容易捕捉纹理固有信息;较好地适应了SAR图像极低信噪比和斑点现象的纹理. 本文将该特征用于真实图像和标准纹理库的分类研究,实验结果证明了该特征的有效性. 相似文献
103.
针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法(HBT)需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法(HBTT)。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。 相似文献
104.
105.
针对纹理防伪标签在光线不足、视力不佳的情况下难以鉴别的问题,提出了一种基于DCT、感知哈希和视觉特征向量的纹理防伪标签鉴别算法.首先通过DCT和感知哈希提取图像的特征向量;然后建立特征数据库,通过特征向量之间的归一化相关系数(NC)实现纹理防伪标签的自动鉴别.实验结果表明,该方法可以有效抵抗常规攻击和几何攻击,可实现自动鉴别技术.与现有的纹理防伪技术相比,该算法可以减小占据的数据库存储空间,具有更好的实用性. 相似文献
106.
很多经典的人脸识别方法难以适应姿势变化及人脸错位的情形。为了解决这一问题,提出一种基于纹理豪斯多夫距离(THD)的人脸识别算法。将人脸图像的空间量及纹理特征相结合,使其在深入的头部转动和人脸错位中都有很高的容错度。在FERET及Yale两大人脸数据库的实验表明,与其他经典的方法相比较,所提出的方法取得了更好的识别效果。 相似文献
107.
基于GLSL的多重视频纹理映射与融合 总被引:1,自引:0,他引:1
为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测试算法,提出基于GLSL的多重视频纹理的横向加权融合算法和对角加权融合算法。实验结果表明,所提算法能够在显存为1GB的计算机上使包含200万三角面和6路实时视频的三维场景的运行帧率保持在40fps以上,高效地实现了实时视频与三维场景的融合。 相似文献
108.
《计算机应用与软件》2014,(6)
在乡村或者越野环境中,道路没有明显的边界和行车线,阻碍了一般视觉道路检测算法的应用。采用计算道路消失点的方法,提出一种快速的局部适应软投票FLASV(Fast Local Adaptive Soft Voting)算法。算法首先采用Gabor滤波器计算每个像素点的纹理方向,然后依据像素点的置信水平决定是否参与投票,最后采用快速局部投票的算法估计消失点的位置。实验结果分析表明,该算法能很好地适应复杂多变的环境,具有较低的时间复杂度和较高的准确性。 相似文献
109.
110.