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21.
基于小波变换的复杂海面背景红外小目标检测   总被引:7,自引:0,他引:7  
采用基于正交小波的多尺度分解,提取出不同空间分辨率和不同方向的子图像,其低 频逼近分量可用来确定海天线和目标潜在区,水平和垂直方向的高频细节分量则体现了目标所在的区域信息;根据海面目标总是出现在海天线附近的特点,排除虚警点而分离出真正的目标。实验结果表明该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的舰船红外小目标。  相似文献   
22.
基于形态学的海面背景红外点目标检测方法   总被引:12,自引:1,他引:11  
采用行均值相减方法抑制温度场的非线性影响,校正红外图像模糊,增强点目标;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景并保留高亮区;选择结构元素进行腐蚀和膨胀运算,去除虚警点获得目标候选点;搜索局部极大值,确定阈值并结合图像帧间的相关性分离出目标。实验表明,该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的红外点目标。  相似文献   
23.
复杂海面背景红外小目标自动检测方法   总被引:22,自引:6,他引:16  
采用维纳自适应滤波,抑制随机噪声和高斯噪声;利用Otus阈值法分割图像,确定海天线和目标潜在区;利用Top—Hat算子进行形态滤波处理,抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声;选择结构元素进行形态开运算,去掉细小的背景杂波干扰;针对远距离舰艇小目标总是出现在海天线附近以及红外目标灰度高于其邻域背景的特点,确定阈值即可分离出真正的目标。实验结果表明,该方法可以较好地抑制海浪、云层等背景的干扰,能有效检测复杂海面背景中的红外小目标。  相似文献   
24.
为提高快速成型制造中STL模型切片轮廓的光滑性,提出了一种基于Loop模式的自适应曲面细分算法,首先分割出网格模型中的曲面和平面,对和尖锐边相邻的曲面三角面设计了特殊的细分规则.通过三角面顶点的平坦度和容差平坦度决定三角面是否做进一步细分,以达到自适应细分的目的.该算法在保留零件模型上尖锐特征的同时,提高了模型上曲面部分的光顺性,从而可以利用模型的全局信息获得光滑的2维切片数据.  相似文献   
25.
一种模糊红外目标边缘和不变特征提取方法   总被引:4,自引:1,他引:4  
针对红外图像中模糊目标难以分割和识别的情况,提出以小波多尺度滤波分解后的逼近图像作为自适应域值进行图像二值化的方法,由此分割出模糊图像中的目标,提取目标的轮廓边缘.然后,提出一种新的矩计算方法提取目标的不变性特征.实验结果表明,该方法具有很强的抗噪和抗扰性能,能有效提取复杂背景中模糊目标的平移、缩放和旋转不变量,极大提高了运动模糊目标识别的可靠性.  相似文献   
26.
基于数字距离变换的3D模型骨架提取算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
在获得三维模型体素表示的基础上 ,通过比较模型体素及其 2 6连通域体素到模型轮廓的最小欧式距离 ,提出了一种利用骨架体素 2 6连通域的对称性进行三维模型骨架体素提取的算法 整个算法只需遍历一次体数据集即可自动完成模型骨架的提取过程 .实验表明 ,该算法具有较高的效率和精度 .  相似文献   
27.
一种三维实体模型的离散表示方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
在计算机中,传统的三维几何模型只能描述表面数据,要描述模型内部属性时,这种模型显得无能为力。体图形学(VolumeGraphics,简称VG)是计算机图形学中新发展起来的一个重要分支。三维模型的体素表示是体图形学中的基本方法,体素化是体图形学中一个不可缺少的前处理过程,其任务是把物体的表面几何形式表示离散成最接近该物体的体素表示形式,产生体数据集。该文将基于Z-buffer扩展的深度缓存原理扩展到x,y,z三个方向上,实现了复杂三维网格模型的体素化表示。实验表明该算法具有很高的执行效率,并且算法的复杂度不依赖于模型的复杂度。  相似文献   
28.
针对大幅摩崖石刻拍摄时因地势限制等原因导致不能从正面采集石刻图像而影响数字化石刻拓片制作,提出一种基于石刻特征的变形图像校正算法。利用二维Otsu自适应分割算法将图像分成背景和前景2部分,根据石刻中四边形或汉字的笔画、结构特征找出4个标记点,由标记点的位置求解双线性空间变换方程,通过双线性插值方法实现变形图像校正。实验结果表明,该算法对因拍摄角度受限造成的石刻图像变形能取得良好的校正效果。  相似文献   
29.
三相交流电动机的负载功率偏低时,电机运行功率因数也较低,适当调节电动机端电压,可以提高功率因数而降低能耗实现节能.本文介绍一种以89C51单片机实现的功率因数控制装置,通过可控硅调压来调节功率因数实现节能,同时该装置还有软启动和多种电机保护功能.实验表明,该装置对经常处于轻载或变负载情况下的电机能取得较好节能效果.  相似文献   
30.
针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集,然后对改进的融合多尺度特征和残差连接的卷积神经网络进行训练,得到优化后的卷积神经网络分割模型,最后将预分割图像加载到优化的分割模型中得到归一化的掩码图,再利用三次样条插值法将其恢复分辨率后与原图做自定义的掩码操作得到高清分割结果。本文以主流分割软件PhotoShop分割结果为参考标准进行对比,实验结果证明,该方法的准确率与参考标准接近,而且可实现批量自动分割,较好的解决三维重建中目标分割任务繁重的问题。  相似文献   
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