排序方式: 共有11条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对传统图像融合方法容易导致融合图像出现细节不明显和目标信息不完整的问题,本文提出一种基于二维局部均值分解(Bidimensional Local Mean Decomposition,BLMD)和非下采样方向滤波器组(Nonsubsampled Directional Filter Banks,NSDFB)算法的红外与可见光图像融合方法(基于方向滤波的二维局部均值分解法,BidimensionalLocalMeanDecompositionbasedDirectionalFilteringAnalysis,BLMDDFA)。首先,计算两幅原始图片的熵值,同时提取熵值较大的图片的残余分量,该残余分量与另一张原始图片有着较强的相关性。然后,通过BLMD和NSDFB算法将残余分量和熵值较小的原始图片分解成低频子带和一系列不同尺度的高频方向子带,并使用不同的融合规则分别对低频子带和高频子带进行融合。最后,通过相应的逆变换运算获得融合图像。实验结果表明,本文方法的融合性能在对比度、细节信息展示和目标突出方面均高于经典的融合算法,在信息熵、标准差、空间频率和平均梯度方面较Laplacian方法中各指标分别提高了5.6%、28.9%、37.4%和47.6%,信噪比较Laplacian方法降低了8.5%。 相似文献
2.
在微群中,你可能会找到更多的“同类”,跟众多同专业同爱好的人沟通交流,激发灵感,获得更多的听众,成为微博中的草根名人…… 相似文献
3.
根据我国硅铝铁标准物质的需求,制备了2种硅铝铁标准物质。按照硅铝铁合金技术标准的要求,选取表面无气孔、无杂物的不同含量的硅铝铁合金作为原材料,经过去除外皮、夹杂,分选,制成直径40~50 mm的块状样品,用颚式破碎机粉碎至粒度小于2 mm的颗粒,充分混匀后再用制样机反复研磨,使物料全部通过0.125 mm(120目)的筛网。对制得的标准物质进行均匀性和稳定性检验,结果表明该标准物质具有良好的均匀性与稳定性。采用多家实验室对标准物质中的硅、铝、铁3个元素进行定值分析,分析数据经格拉布斯法、科克伦准则和夏皮罗-威尔克法检验,显示研制的标准物质的正态检验值均大于置信概率95 %的列表值,定值数据均呈正态分布或近似正态分布。 相似文献
4.
卷积神经网络作为一种具有深度学习能力的人工学习网络,由于其具有权值数量少、网络模型复杂度低以及算法效率高等优点在很多领域被广泛应用,但是其表现在很大程度上依赖于激活函数的选取,而激活函数的选取又比较复杂,大都是依靠经验或者实验来选择,所以这个过程中会出现无先验知识可借鉴或者参数类型繁琐难以较快确定的情况。MAXOUT卷积神经网络的出现解决了激活函数难以选择的问题,在研究M AXOUT网络构架的基础上,针对其不稀疏的特性引入Re LU稀疏单元,提出了一种基于Re LU函数稀疏性的MAXOUT卷积神经网络,并在MINST和CIFAR 10两个数据集上分别进行了数据分类实验。实验结果表明,具有稀疏性的MAXOUT卷积神经网络的分类效果更加理想。 相似文献
5.
以废旧锰酸锂(LiMn2O4)电池的正极活性材料为原料,通过酸浸脱锂原位转化获得锰氧化物,X射线衍射(XRD)分析表明所得样品为立方晶系的λ-MnO2 。实验考察了所制备的λ-MnO2 对乙酸和异戊醇合成乙酸异戊酯的酯化反应的催化活性,并探讨了酸浸过程的酸浓度和反应时间对λ-MnO2 催化性能的影响。在室温条件下,当硫酸浓度为0.5 mol·L-1,反应时间为3 h时,所得λ-MnO2 催化乙酸异戊酯酯化反应的酯化率高达94.62%。分别采用红外光谱和气相色谱对酯化产物进行了鉴定。结果表明,λ-MnO2 催化剂对合成乙酸异戊酯反应具有很好的选择性。 相似文献
6.
Manganese oxide was obtained by selective chemical leaching of lithium ion out from the spent LiMn2O4 electrode materials and in-situ phase transformation.The prepared manganese oxide was characterized by X-ray power diffraction (XRD) and showed cubic λ-MnO2.The λ-MnO2 powder was found to be an effective catalyst for the synthesis of iso-amyl acetate from acetic acid and iso-amyl alcohol.The reaction results showed that when the leaching sulfuric acid concentration was 0.5 mol·L-1 and reaction time was 3 h,... 相似文献
7.
8.
9.
目的 现有的基于邻域嵌入的人脸超分辨率重建算法只利用了低分辨率图像流形空间的几何结构,而忽略了原始高分辨率图像的流形几何结构,不能很好的反映高低分辨率图像流形几何结构的关系。此外,其对同一幅图像中的不同图像块选取固定数目的最近邻域图像块,从而导致重建质量的下降。为了充分利用原始高分辨率图像空间的几何结构信息,提出基于联合局部约束和自适应邻域选择的邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。方法 该方法结合待重构图像与低分辨率图像样本库的相似性约束与初始高分辨图像与高分辨率图像样本库的相似性约束,形成约束低分辨率图像块的重构权重,并利用该重构权重估计出高分辨率的人脸图像,同时引入自适应邻域选择的方法。结果 在CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,相较于传统的基于邻域嵌入的人脸超分辨率重建方法,本文算法在PSNR和SSIM上分别提升了0.39 dB和0.02。相较于LSR重建方法,在PSNR和SSIM上分别提升了0.63 dB和0.01;相较于LcR重建方法,在PSNR和SSIM上分别提升了0.36 dB和0.003 2;相较于TRNR重建方法,在PSNR和SSIM上分别提升了0.33 dB和0.001 1。结论 本文所提的重建方法在现有人脸数据库上进行实验,在主观视觉和客观评价指标上均取得了较好的结果,可进一步适用于现实监控视频中人脸图像的高分辨率重建。 相似文献
10.