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61.
在简要介绍顺序形态变换的基本概念及相关性质和对顺序形态变换进行边缘检测的原理进行阐述,以及对结构元素和百分位对边缘检测的影响进行讨论的基础上,根据图像形态学多刻度形态滤波的思想,从抑制噪声的角度对基本边缘检测算子进行推广和扩展,首先构造了3种边缘检测算子,并从理论上分析了算子的特性;然后将多结构元与图像边缘进行匹配,提出了3种广义顺序形态边缘检测算子并给出了一般表达形式;最后着重探讨了多结构元素及二重混合顺序形态变换百分位值p、q的选取原则.实验结果表明,该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面,优于传统的边缘检测算子和普通的形态边缘检测器. 相似文献
62.
目的 在高光谱图像分类中,由于成像空间分辨率较低,混合像元大量存在。混合像元使得不同类别的光谱特征发生改变,失去原有的独特性,类内差异变大,类间差异变小。针对这一问题,本文提出基于分组滚动引导滤波的策略。同时针对高光谱图像中存在的“维数灾难”问题,提出了弹性网逻辑回归分类器的框架。方法 通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法生成具有判别性的引导图,对高光谱图像的每个波段执行滚动引导,从而让光谱曲线呈现类内凝聚、类间距离增大的趋势。通过构造逻辑回归目标函数的L1&L2范数正则项约束进行嵌入式波段选择,为每个类别选择出各自可分性强的波段,同时可以使高度相关性的波段保留下来作为分类依据。最后使用邻域优化策略对分类后结果进一步优化,提升分类精度。结果 分别在3个实验数据集上与其他分类算法进行对比,实验结果表明,本文算法的分类结果取得明显提升。本文算法的总体分类精度(overall accuracy,OA)在Indian Pines、Salinas和KSC (Kennedy Space Center)数据集上分别为96.61%、98.66%和99.04%,比其他算法平均分别高出4.8%、3%和1%,同时也在Indina Pines数据集中进行了对比实验以验证增强混合像元光谱可分性和波段可分性算法的有效性,对比实验结果表明本文算法改善了分类效果。结论 分别在光谱特性和波段选择两个环节增强类可分性,分类精度取得明显提升;同时,本文算法适合不同的数据集,并且在不同数量的训练样本下OA均表现较优,算法具有一定的鲁棒性。 相似文献
63.
为了解决基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位与地图创建算法需要大量的采样粒子,而且频繁重采样可能导致粒子耗尽的问题,提出了融合遗传优化的粒子滤波器算法。设计了一种变异的遗传算法来兼顾粒子的权值和粒子集的多样性,取代原有的重采样步骤。在计算采样的提议分布时考虑了里程计信息和距离传感器信息,并且通过遗传算法来维持粒子集的多样性。实验结果表明,融合遗传优化的粒子滤波器算法在估计精度和一致性方面都具有较好的性能,所创建的地图具有更高的精度。 相似文献
64.
65.
由于大气中气溶胶和湍流的存在,致使图像质量退化,依据退化的物理过程,建立了基于大气调制传递函数(modulation transfer function, MTF)的退化模型,从而进行图像复原。首先,利用图像拍摄时刻湍流和气溶胶的相关大气参数,估算出粗略的大气MTF;其次,采用一种指数调节MTF曲线的方法,指数因子通过迭代递归的方法确定,并以复原图像平均梯度最大为截止条件,从而得到更加精准的MTF曲线;最后,给出了实验结果,并对其进行定量评价,结果表明复原后的图像在视觉效果和定量指标上都有很大提高。 相似文献
66.
本文以建宁西路B匝道简支钢箱梁为背景,采用体系叠加理论进行计算分析,对第二体系采用两种方法进行计算分析对比,得出结论;对曲线简支钢箱梁桥,进行抗倾覆计算分析,结果可供同类工程参考. 相似文献
67.
68.
69.
心率是衡量人体心血管健康状况和情绪压力的重要生理参数.然而,基于视频的非接触式心率检测技术在真实场景中,会由于人脸运动和光照变化等导致检测准确性的降低.为了解决上述问题,考虑到心率检测算法中感兴趣区域(region of interest, ROI)的选取与检测准确度高度相关.故提出一种自适应超像素分割多区域综合分析的心率检测新方法.首先利用人脸检测和追踪算法,裁切获得人脸图像;之后采用自适应超像素分割算法将ROI划分成互不重叠的子块;再通过色度特征提取构建各子块原始血液容积脉搏矩阵;最后对脉搏矩阵使用多指标综合分析并挑选出最佳区域进行心率估计.实验结果表明,通过自适应超像素分割和多区域分析优选可以有效提升心率检测准确性.在静止状态下和运动干扰条件下准确性分别达到99.1%和95.6%,光照干扰条件下准确性相对传统方法最高提升8.2%.增强了真实场景下心率检测的鲁棒性. 相似文献
70.
目的 时空融合是解决当前传感器无法兼顾遥感图像的空间分辨率和时间分辨率的有效方法。在只有一对精细-粗略图像作为先验的条件下,当前的时空融合算法在预测地物变化时并不能取得令人满意的结果。针对这个问题,本文提出一种基于线性模型的遥感图像时空融合算法。方法 使用线性关系表示图像间的时间模型,并假设时间模型与传感器无关。通过分析图像时间变化的客观规律,对模型进行全局和局部约束。此外引入一种多时相的相似像素搜寻策略,更灵活地选取相似像素,消除了传统算法存在的模块效应。结果 在两个数据集上与STARFM(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)算法和FSDAF(flexible spatiotemporal data fusion)算法进行比较,实验结果表明,在主要发生物候变化的第1个数据集,本文方法的相关系数CC(correlation coefficient)分别提升了0.25%和0.28%,峰值信噪比PSNR(peak signal-to-noise ratio)分别提升了0.153 1 dB和1.379 dB,均方根误差RMSE(root mean squared error)分别降低了0.05%和0.69%,结构相似性SSIM(structural similarity)分别提升了0.79%和2.3%。在发生剧烈地物变化的第2个数据集,本文方法的相关系数分别提升了6.64%和3.26%,峰值信噪比分别提升了2.086 0 dB和2.510 7 dB,均方根误差分别降低了1.45%和2.08%,结构相似性分别提升了11.76%和11.2%。结论 本文方法根据时间变化的特点,对时间模型进行优化,同时采用更加灵活的相似像素搜寻策略,收到了很好的效果,提升了融合结果的准确性。 相似文献