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1.
基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与传统的边缘检测算法相比具有定位精度高、去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘。 相似文献
2.
3.
针对传统图像放大处理过程中基于线性插值方法通常导致边缘模糊问题,分析了各向同性扩散模型和各向异性扩散模型在图像处理中的优缺点,提出了一种线性扩散和P-M方程自适应结合的图像放大综合模型。该模型对图像非平滑区域采用各向异性扩散模型处理,而平滑区域则采用各向同性扩散模型处理。实验结果表明,该综合模型在保持图像边缘锐度的同时提高了图像的清晰度,能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观SNR及PSNR。 相似文献
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1 引言为了克服数字通信尤其是无线通信中所产生的码间干扰,一般需使用均衡器。最简单的均衡器是用FIR滤波器实现并采用最小均方误差(LMS)算法的线性横向均衡器(LTE),其优点是结构简单,易于实现,缺点是收敛速度较慢。为了提高收敛速度,可以对信号作正交变换,然后在变换域中通过自正交等方法降低相关阵的条件数来提高收敛速度,比如文[2]提出的就是一种基于小波变换的自适应均衡算法。研究表明,经小波变换后信号的自相关阵近似呈稀疏带状分布,小波变换的这一优点使得它在自适应信号处理中 相似文献
6.
针对长庆油田油房庄油田油井含水率及产出水矿化度增大带来的井筒管柱腐蚀问题,以喹啉和1,4-双(2-氯乙基)苯为原料研制了一种新型的盐卤水缓蚀剂。室内评价结果表明:该缓蚀剂与目标油田的产出水的配伍性良好,缓蚀剂加量(w)0.1%时可将总矿化度为75 795.85 mg/L、Cl-质量浓度为51 316 mg/L水样的腐蚀速率控制在0.036 5 mm/a,远低于油田生产管柱腐蚀防护要求。缓蚀剂加量(w)0.1%和0.3%时可分别满足100℃和150℃条件下的腐蚀防护要求,缓蚀率达到70%以上,且可以显著阻止点蚀现象。现场应用结果表明:采出液中缓蚀剂加量(w)0.1%时,J55钢材的平均腐蚀速率仅为0.001 171 mm/a,具有较好的缓蚀效果。 相似文献
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9.
目的 多目标跟踪是计算机视觉一个重要的研究方向,为了解决多目标跟踪中错跟和漏跟导致跟踪精度低的问题,提出一种融合目标相似性和作用力的多目标跟踪算法。方法 首先将多目标跟踪问题转化为一个最大后验概率问题,其次将最大后验概率问题映射到网络流中,利用最小代价流寻找最优路径,这样获得的最优路径就是目标轨迹。为了计算网络流中目标节点之间的代价,从以下两方面考虑:1)将目标的外观、运动和位置信息三者结合,计算目标间的相似度;2)考虑目标与目标的相互影响,参考社会力模型中个体之间的吸引力来计算目标节点之间的作用力。结果 在 MOT15、MOT16 和 MOT17 共 3 个公开数据集进行实验评估并与 12 种方法进行比较,实验结果表明,本文算法在 MOTA(multiple object tracking accuracy)、MT(mostly tracked tracklets)、ML(mostly lost tracklets)、FP(false positives)、FN(false negatives)等指标上明显优于 OACDASM(online association by continuous-discreteappearance similarity measurement)、STURE (spatial-temporal mutual representation learning)、IQHMOT (identityquantity harmonic multi-object tracking)和 GCNNMatch(graph convolutional neural network match)等典 型算 法 。 在MOT15 数据集中选取 ETH-Bahnhof、TUD-Stadtmitte 与 PETS09-S2L1 3 个视频序列进行消融实验,验证增加目标作用力之后的数据关联结果,消融实验结果表明,增加目标作用力之后可以改善目标跟踪的精度和其他指标,尤其在遮挡不明显的视频序列中。结论 本文在目标多特征的基础之上增加目标节点间作用力,加强了目标间的数据关联,减少错跟的目标数量,有效地提高了目标跟踪的精度。 相似文献
10.
为研究在低光照度情景下不同明度背景色人机界面的视觉工效,从而为此情景下的人机界面设计提供一定的参考,针对1.0~3.5 lux光照条件下的低光照度情景,对两个不同明度背景色的汽车中控人机界面设计方案进行视觉目标捕捉的眼动测试与主观感受评测,筛选出视觉工效较好的设计方案。在此过程中,对设计方案进行眼动测试,并收集用户主观评分,最后通过评价指标数据与权重进行计算,并依据两个设计方案的加权得分对其进行比较。结果表明,在1.0~3.5 lux的光照条件下,低明度背景色人机界面的视觉工效优于高明度背景色人机界面。 相似文献