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目的 分析图像空间分布和灰度分布特征,改进区域生长图像分割方法,解决光照不均,墙面多种不利因素影响造成的电缆图像分割耗时长、效果差的问题。方法 首先按照墙面不利情况对图像进行分类,采用灰度均值方向投影法分析各类图像灰度分布特性,利用包络拟合离差获取电缆ROI,结合ROI空间分布信息,进行种子点初始化和终止准则设定,大大降低待处理数据量,同时避开光照不均和墙面不利因素的影响,并与K–Means聚类、全局区域生长、Unet语义分割等方法进行对比。结果 对于大小为1 000×1 800的图像,文中方法平均分割时间为0.42 s,对于各类数据集,最大误检率和漏检率只有4%。结论 文中方法有效克服了区域生长分割效果差、耗时长的缺陷,能同时解决光照不均和各种墙面不利因素影响下电缆准确分割的问题,分割效果好、耗时少。 相似文献
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应用模糊Hamming网络进行企业客户信用评估 总被引:2,自引:0,他引:2
根据资信评估理论,结合我国企业实际,设计企业客户信用评估的指标体系,提出用模糊Hamming网络进行客户信用等级评定,实证结果表明:与传统方法(BP网络,模糊C-均值算法)相比,前者具有学习速度快,结果稳定,特别适合于具有模糊性概念的信用评估问题。 相似文献
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为了减少图像目标在分割过程中受到噪声、复杂背景等因素的影响,将图像的多特征信息引入到图割算法中,提出了一种结合图像的多特征信息图割目标分割方法。该方法先选取像素点的多种图像特征组成特征向量,并对已做好标记的目标和背景种子点的特征向量分别进行FCM聚类,然后分别计算各像素点与这两类种子点的各聚类中心的最短欧式距离,并据此信息完成对能量函数的构造,最终运用最大流/最小割的方法得到图像分割的结果。其与传统图割算法相比,分割结果有了明显改善。实验结果表明,该算法具有有效性。 相似文献
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通过对H.264参考模型JM11.0中整像素运动估计算法的分析,提出了一种新的快速运动估计搜索算法:基于方向预测的菱形-T形搜索算法(Direction Based Diamond-T Search,DBDTS)。改进算法在保证视频序列各分量信噪比和输出比特率的同时有效地减少了运动估计时间。分别应用FS、EPZS、UMHexagonS和改进算法对典型序列进行测试。测试结果表明,新算法在保证编码性能的同时,有效地提高了运动估计速度。 相似文献
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目的 传统构造式图像信息隐藏算法通常直接将图像空域特征与秘密信息关联,对算法的安全性造成威胁。因此,本文将曲线绘制函数与信息隐藏相结合,提出一种以B样条控制点为特征,在图像空域间接隐藏信息的算法。方法 算法主要分为信息隐藏及信息提取两阶段。在信息隐藏阶段,发送方首先通过选取初始控制点、仿射变换及B样条曲线绘制生成多条参考曲线,然后利用曲线控制点的位置隐藏信息,最后为图像填充颜色,即完成含密纹理图像的构造。在信息提取阶段,提取方根据纹理曲线和图像颜色获得含密曲线及参考曲线,经对照计算即可提取出秘密信息。结果 本算法具有较高的隐藏容量、鲁棒性和安全性。实验结果表明,由本文算法生成的800×800像素图像,其最高隐藏容量可达2870bits,分别是另两种典型构造式信息隐藏算法的6.7和3.4倍,且在质量因子为10的JPEG(joint photographic experts group)压缩攻击下的提取误码率可低至0,优于鲁棒较强的选择式信息隐藏算法LDA-DCT(robust coverless image steganography based on DCT and LDA topic classification)以及与之类似的构造式信息隐藏算法。同时,抗隐写分析检测实验表明,在隐藏容量小于250bits时检测误差趋近于0.5。结论 本文以B样条曲线控制点为特征,在纹理图像的绘制过程中隐藏信息,有效提高了传统构造式图像信息隐藏算法的安全性、隐藏容量和鲁棒性。 相似文献
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基于模糊Hamming网络的模式识别的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了一种模糊Hamming网络,它通过设置阈值对隐含层的神经元进行择优来代替模糊ART网络的搜索循环过程,克服了模糊ART网络在处理大样本问题时搜索时间长的问题,同时保持了模糊ART的良好性能.对该网络进行了模式识别实验,并与模糊ART进行了比较性试验,结果表明,该网络具有良好的分类能力和较高的学习效率. 相似文献