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1.
为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的精确度高和抗噪性强的要求,提出一种基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法。首先,建立亚像素边缘模型,利用各级Franklin矩的卷积来提取图像边缘点的细节特征;然后,依据Franklin矩的旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至垂直方向后各级Franklin矩之间的关系,从而确定图像中亚像素边缘的关键参数;最后,根据改进的边缘判断条件,确定图像中的实际亚像素边缘点。大量实验结果表明,与基于Zernike矩的亚像素级算法、基于小波变换与Zernike矩结合的亚像素级算法、基于Roberts算子与Zernike矩结合的亚像素级算法相比,本文提出的基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法速度更快,精度更高且抗噪性强,更好地满足了对于图像边缘定位稳定可靠及高精度测量的要求。  相似文献   
2.
3.
基于斜分倒数交叉熵和蜂群优化的火焰图像阈值选取   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于斜分倒数交叉熵和蜂群优化的火焰图像阈值选取方法以便更为准确地分割火焰图像。以最小倒数交叉熵作为阈值选取准则,解决了Shannon熵定义中存在的无意义值问题。同时,以二维直方图斜分方式更加准确地划分目标和背景,提高了算法抗噪性能,且使需要选取的阈值个数由两个变为一个,减少了算法运行时间。此外,采用蜂群优化算法加速对最佳阈值的搜索,使速度提升了约80%~140%,进一步提高了算法的实时性。最后,针对火焰图像进行了大量实验,并与二维斜分最大Shannon熵法、基于混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的二维斜分最大倒数熵法进行了比较。结果表明,提出的方法在分割效果上优势明显,且抗噪性能更好,是一种实时有效的火焰图像分割方法。  相似文献   
4.
An improved preprocessed Yaroslavsky filter (IPYF) is proposed to avoid the nick effects and obtain a better denoising result when the noise variance is unknown. Different from its predecessors, the similarity between two pixels is calculated by shearlet features. The feature vector consists of initial denoised results by the non-subsampled shearlet transform hard thresholding (NSST-HT) and NSST coefficients, which can help allocate the averaging weights more reasonably. With the correct estimated noise variance, the NSST-HT can provide good denoised results as the initial estimation and high-frequency coefficients contribute large weights to preserve textures. In case of the incorrect estimated noise variance, the low-frequency coefficients will mitigate the nick effect in cartoon regions greatly, making the IPYF more robust than the original PYF. Detailed experimental results show that the IPYF is a very competitive method based on a comprehensive consideration involving peak signal to noise ratio (PSNR), computing time, visual quality and method noise.  相似文献   
5.
倪康  吴一全  韩斌 《工程科学学报》2017,39(12):1866-1873
对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好.   相似文献   
6.
平均灰度级-梯度二维直方图最大相关阈值分割   总被引:6,自引:0,他引:6  
鉴于现常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出基于灰度级(或平均灰度级)-梯度二维直方图最大相关阈值选取方法,导出相应的快速递推算法公式;给出实验结果并进行了分析与比较.结果表明:与现有的有关算法相比,所提出的基于灰度级(或平均灰度级)-梯度二维直方图最大相关阈值选取快速递推算法不仅能使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约20%.  相似文献   
7.
提出了一种基于Contourlet域独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再提取其高频系数的独立分量特征,并通过粒子群优化的SVM实现分类,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差(MSE)、信噪比(SNR)、信息熵(H)、空间频率(SF)、清晰度(CL)和相关系数(CR)等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、基于Contourlet变换或基于ICA的图像融合方法进行了比较。结果表明,所提出的方法能取得更优越的融合效果。  相似文献   
8.
基于分解的二维指数交叉熵图像阈值分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
尽管用对数定义的Shannon熵是测度信息不确定性的有效方法,但存在无定义值和零值的问题,且现有的二维Shannon交叉熵法其运行速度仍有提升空间.为此,提出了一维和二维指数交叉熵阈值分割算法.首先给出了指数交叉熵的定义,并导出了一维指数交叉熵阈值选取方法;然后将其推广提出了基于分解的二维指数交叉熵阈值分割算法.通过分别求原像素灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维指数交叉熵最佳阈值,并将其组合求解二维指数交叉熵最佳阈值,从而将二维运算转换到两个一维空间上,大大缩小了搜索空间,使计算复杂度由0(L4)降为0(L).实验结果表明,与最近提出的二维Shannon交叉熵法及二维Tsaliis交叉熵法相比,所提出的方法能够得到更为优越的分割效果,且运行时间大幅减少.  相似文献   
9.
为减小水印嵌入对视频视觉效果的影响,结合人类视觉系统,提出了一种基于无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域核模糊聚类的视频水印算法。首先利用独立分量分析提取视频同一镜头中视频序列的静态分量;然后根据人类视觉系统的掩蔽特性和图像的局部特性,对静态分量NSCT后的带通子带进行核模糊聚类分析;最后将置乱后的水印嵌入到适合嵌入水印类的子带系数中。文中给出了视频嵌入水印后的平均峰值信噪比、算法鲁棒性比较和视频被攻击后所提取的水印。实验结果证明该算法能取得极佳的视觉效果,同时还能抵抗空间域和时间域的常见攻击。  相似文献   
10.
基于二维对称Tsallis交叉熵的小目标图像阈值分割   总被引:2,自引:0,他引:2  
现有的阈值分割方法应用于目标与背景面积相差悬殊的小目标图像时,几乎都失效.为此,提出了基于对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的小目标图像阈值分割方法.对称Tsallis交叉熵准则能确保准确分割时目标和背景内部的灰度均匀,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,二者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数.首先导出了一维阈值选取公式;然后经推广得到基于二维斜分对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的阈值选取公式,给出了其快速递推算法及相应的简化方法.大量实验结果表明:与目前性能较优越的二维斜分Otsu、最大熵、非对称交叉熵阈值分割方法相比,所提出的方法在小目标图像分割效果上具有极为明显的优势.  相似文献   
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