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图像分割(Image Segmentation)是一种基本的计算机视觉技术,是自动化图像处理的一个重要环节,是图像分析与理解的基础,一直以来都受到关注。图像分割是指在很多情况下人们希望将作为感兴趣"目标"的人或物的图像部分从包括该"目标"人或物的环境图像中分离出来。也称为图像中前景与背景的分离,待分割区域相当于图像中的一部分前景或背景区域,随着图像分割技术的逐步发展,现在已经发展到图像中的各类不同内容均可被同时分离出来。作为一种有效的图像处理手段,图像分割技术已经广泛成熟的应用于各种领域中,如医学造影领域,视频处理领域,遥感探测领域,三维成像领域,并出现众多专利技术。 相似文献
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在Co基费托合成反应中,碳载体因其表面化学惰性而与金属Co的相互作用较弱,有利于Co物种的还原,但同时因为缺少锚定位点而导致金属分散性不佳。采用酸化预处理的方式在碳纳米管表面引入缺陷和含氧官能团,可以改善Co与载体之间的相互作用,促进Co物种的分散,从而提高反应性能。拉曼光谱(Raman)、X射线光电子能谱(XPS)等表征结果表明,用34%(质量分数,下同)的硝酸在120℃条件下,可以获得缺陷度相近且表面含氧量提升的碳纳米管载体(oCNT-M),用68%的硝酸在140℃条件下,可以获得缺陷度和含氧量同时提升的碳纳米管载体(oCNT-H)。H2程序升温还原(H2-TPR)、透射电子显微镜(TEM)和CO化学吸附(CO-chemisorption)等表征结果表明,含氧量和缺陷度的增加可以改善Co物种的还原和分散,有利于形成更多的活性Co位点。通过高浓度强氧化性硝酸处理得到的碳纳米管载体oCNT-H,其表面含氧量和缺陷度同时得到提高,获得的Co基催化剂与Co/CNT-L相比,在费托反应测试中CO转化率从10.9%提高到41.9%,C5+<... 相似文献
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随着我国城市化的迅速发展,政府主导型管理日现弊端,公众参与在社会管理中的作用越来越大。信息技术背景下,以信息作为重要手段的公众参与也呈现出某些新的趋势和问题。 相似文献
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基于特征融合和L-M算法的车辆重识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
车辆重识别是在视频监控系统中, 匹配不同外界条件下拍摄的同一车辆目标的技术。针对车辆重识别时不同摄像机中同一车辆的图像差异较大,单一特征难以稳定地描述图像的问题,采用多种特征融合实现车辆特征的提取,该方法将车辆图片的HSV特征和LBP特征进行融合,并对融合特征矩阵进行奇异值分解,提取特征值。针对重识别模型训练时传统BP算法收敛速度慢,精度不高的问题,采用Levenberg-Marguardt自适应调整算法优化BP神经网络。实验结果表明,该方法在车辆的同一性识别方面的识别率达到975%,且对光照变化、视角变化都具有较好的鲁棒性。 相似文献
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