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提出一种针对高分辨率遥感图像中桥梁自动识别新算法。该算法从桥梁与河流的位置关系出发,结合遥感图像的成像特点和桥梁目标的形状特征,运用模糊处理,轮廓搜索和直线拟合识别桥梁目标。整个算法流程大致可分为三个步骤,首先在底层处理运用二维特征模糊分割水体区域;然后在中层处理中,通过水体轮廓搜索潜在桥梁点,并进行直线拟合提取初略桥梁目标;后处理中则对由于环境干扰所造成的断点进行连接,恢复出完整桥梁。试验结果表明该文算法具有识别速度快,识别准确率高及虚警率低等优点,且整个算法完全自动,不需人工干预。 相似文献
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度量亦称距离函数,是度量空间中满足特定条件的特殊函数,一般用来反映数据间存在的一些重要距离关系.而距离对于各种分类聚类问题影响很大,因此度量学习对于这类机器学习问题有重要影响.受到现实存在的各种噪声影响,已有的各种度量学习算法在处理各种分类问题时,往往出现分类准确率较低以及分类准确率波动大的问题.针对该问题,本文提出一种基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法.最大相关熵准则的核心在于高斯核函数,本文将其引入到度量学习中,通过构建以高斯核函数为核心的损失函数,利用梯度下降法进行优化,反复测试调整参数,最后得到输出的度量矩阵.通过这样的方法学习到的度量矩阵将有更好的鲁棒性,在处理受噪声影响的各种分类问题时,将有效地提高分类准确率.本文将在一些常用机器学习数据集(UCI)还有人脸数据集上进行验证实验. 相似文献
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74.
Tetrolet变换作为多尺度几何分析的一种,能够对平滑的自然图像进行有效的稀疏表示。SAR图像具有丰富的细节纹理信息,因此经过Tetrolet变换后的高频系数依然具有较大的幅值,从而严重影响了稀疏表示SAR图像的性能。该文针对此问题提出了一种新的变换方法Tetrolet Packet,该算法将高频子带系数进行重新排序后,使用熵作为代价函数对不同的高频子带进行不同层次的Tetrolet分解得到Tetrolet最优分解树,从而使系数能量更加集中同时尽量减少方向信息,以便于后续SAR图像压缩。实验比较了Tetrolet和Tetrolet Packet两种算法,用相同个数的变换系数来进行图像重建,无论是主观视觉质量还是客观参数PSNR评价,Tetrolet Packet稀疏表示SAR图像的性能都优于Tetrolet。最后针对两种算法的变换系数均具有类似零树结构的特性,提出分别使用SPIHT和Modified-SPIHT算法对Tetrolet和Tetrolet Packet变换系数进行编码,并探讨了该两种算法对SAR图像的压缩性能。 相似文献
75.
76.
提出一种新的散焦图像模糊度估计方法。由图像中的阶跃型边缘提取线扩展函数。根据匹配滤波可实现最优信噪比信号检测的思想,引入模板匹配的方法计算线扩展函数的标准差。由点扩展函数的圆周对称性从线扩展函数的标准差得到高斯型点扩展函数的标准差。实验结果表明,该方法能够准确地估计散焦模糊图像点扩展函数的标准差。将点扩展函数的标准差作为一种评价图像模糊度的测度。实验表明该测度符合人眼的视觉特性,可以很好地判定散焦模糊图像的模糊度。 相似文献
77.
利用C8051F064单片机实现数据采集与存储系统,它体积小,重量轻,性价比较高.介绍了单片机和其它相关器件的使用方法.说明了数字交叉开关、DMA控制器和ADC转换器的软件配置方法.分析了ADC转换器单端模式下对电压信号的采集过程和DMA控制器对外部存储器写入数据的过程.对数据采集的时间间隔进行了分析.数据采集与存储系统采样频率可以达到1Ms/s,并有16位A/D采样分辨率.介绍了如何利用两个相同系统级联的方法获得2Ms/s的采样频率. 相似文献
78.
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80.