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1.
基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
王辉  王来生  钟萍 《计算机工程》2009,35(24):202-204
针对Chan-Vese模型(C-V模型)存在收敛缓慢等缺陷,给出一种基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割算法。引入边缘检测函数对C-V模型进行改进,在不降低分割质量的前提下,提高图像分割的速度。为了增强改进模型的灵活性,提出对边缘检测函数进行尺度变换的方法。实验结果表明,改进模型有良好的分割效果,尺度变换能有效加快改进模型的演化速度,保持分割过程的稳定性。  相似文献
2.
3.
In a very recent paper by Bal et al. (Bal, H., Örkcü, H. H., & Çelebioğlu, S. (2008). A new method based on the dispersion of weights in data envelopment analysis. Computers & Industrial Engineering, 54(3), 502–512), a data envelopment analysis (DEA) model which incorporates the coefficients of variations (CVs) of input–output weights was proposed to improve the discrimination power of DEA and balance input–output weights. This note points out that the input and output weights in DEA are of different dimensions and units. The weights with different dimensions and units cannot be simply added together and averaged. In other words, the DEA model with the inclusion of CVs of input–output weights, which was referred to as CVDEA model for short, makes no sense if input and output data are not normalized to eliminate their dimensions and units. This note also illustrates the facts that the CVDEA model can cause significant efficiency changes when a scale transformation is performed for an input or output and may produce multiple local optimal solutions due to its nonlinearity, leading to totally different assessment conclusions. These facts reveal that the CVDEA model suffers from serious drawbacks and its applications for efficiency assessment should be very cautious.  相似文献
4.
为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪.  相似文献
5.
为了有效地求解基于语言评价信息的多属性决策问题,针对目前常用的二元语义分析方法中存在的标度转换问题,提出一种处理语言评价信息的新型复合标度(该标度综合了指数标度和-n~n标度的优点),建立了基于新型复合标度的二元语义改进模型.算例验证结果表明,新型复合标度为处理定性的语言评价信息提供了科学依据,所提出的改进模型可以有效提高决策结果的精度和可信度.  相似文献
6.
尽管过去十多年鲁棒数字水印取得了长足的进展,然而如何有效地抵抗几何变换仍然是鲁棒数字水印的关键问题之一. 本文通过设计具有平移不变性、可旋转和可缩放特性的可变形多尺度变换(Deformable multi-scale transform, DMST)来抵抗全局几何攻击. 基于此变换,本文从理论上推导几何同步机制,然后进一步利用它并辅助于模板来设计能有效估计几何攻击参数的算法. 此外,将常规(双)正交小波域隐马尔科夫模型进一步推广到可旋转小波域,以提高水印的检测性能. 实验结果表明本文算法对于常见信号处理攻击、全局几何攻击及其联合攻击具有很好的鲁棒性.  相似文献
7.
张亮  杜子平  李杨  张俊 《计算机工程》2011,37(8):202-203
采用数据点的结构信息可以提高半监督学习的性能。为此,提出一种基于图的半监督学习方法。利用局部尺度转换对不同密度区域中的边权重设置不同的尺度参数,在此基础上构造图的拉普拉斯核分类器进行分类学习。在多个数据集上的实验显示该方法优于其他基于核的半监督分类方法。  相似文献
8.
以传感器线性标度变换为基础,根据Φ108mm阿塞尔轧管机组各调整设备特点,给出了机组各设备传感器工程标度方法。  相似文献
9.
小波图像去噪已经成为图像去噪中应用最广泛的经典方法,而随之出现的多尺度变换去噪方法也已是当前图像去噪研究的一个热点。在对目前图像去噪的现状以及小波去噪总体概括的基础上,简要介绍了多尺度几何分析的产生和发展,进一步详细分析和总结了基于多尺度变换的图像去噪方法。基于对小波去噪以及多尺度变换图像去噪问题的理解,提出了对多尺度变换图像去噪方法的一些展望。  相似文献
10.
无需重新初始化模型是一个著名的变分水平集模型,在演化过程中无需周期性地重新初始化水平集函数。然而,由于其边缘停止函数是基于梯度的,因此仍然存在一些缺点:对噪声较敏感,弱边缘处易出现边缘泄漏,不能提取不连续边缘等。采用局部熵和灰度变换构造该模型的边缘停止函数。实验结果表明,使用新的边缘停止函数,能够克服上述不足。  相似文献
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