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图像增强在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。由于传统算法不能很好地对SAR图像进行目标增强,提出了基于改进粗糙集理论和引力场强度的目标增强算法。通过借鉴引力场相关理论知识,将粗糙集条件属性集中的梯度属性改进为引力场强度属性,从而实现对原图像的目标增强。与其他算法进行了实验比较,结果表明提出的改进算法相比于其他算法更适用于SAR图像特性,能更好地对舰船目标像素进行针对性增强,具备一定的工程应用价值。 相似文献
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现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测,无法对不相关的操作进行判断。针对该问题,提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先,计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数(MFCC)统计矩特征;然后通过多个二分类器对特征进行训练,并组合投票得到多分类器;最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明,归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率,且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中,检测率仍能保持在96%以上。 相似文献