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目标分类是计算机视觉研究中的重要基本问题之一。为提高目标分类的准确率,由对目标进行人工分类的完整过程所得到的启发,提出了一种视觉注意力模型与CNN相结合的目标分类新方法。该方法与传统目标分类方法相比,在分类过程上更接近于人工行为,有明显的生物学优势。首先,建立一个基于分类任务的眼动数据库,研究并记录人在进行目标分类时的视觉行为;然后,利用该数据库训练出一个结合低层特征(如方向、颜色、强度等)及高层特征(如人、脸、汽车等)的视觉注意力模型,以此,预测人工区分不同目标时所感兴趣的区域;最后设计CNN网络,利用视觉注意力模型所得到的感兴趣区域进行目标分类。实验结果表明,所提出的视觉注意力模型可以更准确地预测人在分类时的感兴趣区域,可显著提高目标分类的准确度,并且收敛速度更快。 相似文献
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基于ICT切片图像的航空发动机涡轮叶片壁厚检测 总被引:5,自引:0,他引:5
该文针对航空发动机中的涡轮叶片的检测问题,研究了基于ICT切片图像的叶片壁厚测量方法。该方法主要在关键点选取上进行了较好的筛选,并对结果进行了拟合。实验结果表明,采用该测量方法可以保证检测误差小,测量结果直观等特点。从而较好地满足了航空发动机中对叶片壁厚检测的要求。 相似文献
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为了定位货运列车车厢上的车号信息,提出并实现一种基于视觉注意力机制的定位新方法.该方法利用眼动跟踪技术获取真实眼动数据,结合提炼的车厢图像显著特征,建立车号注意力机制模型,并利用该模型预测车号显著区域,最后采用图像处理技术完成车号区域的分析定位.实验表明,相比传统基于灰度的处理方法,该算法更能适应不同光照条件下各类车厢的车号定位,具有更好的鲁棒性和普适性. 相似文献
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代数重建算法是解决非完全投影数据重建的有效方法,尤其在对于超出探测器尺寸范围的大型零件的无损检测中已成为最有力的关键技术,但以往算法计算量较大、耗时较长。为了快速地进行代数重建,提出了一种基于Intel处理器单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)技术[2]的快速并行算法,并在充分分析代数重建公式特点的基础上,设计了一套便于并行化运算的数据结构及计算流程,其在运算中可一次性加载多个打包数据,利用MMX(multimedia extension)、SSE(streaming SIMD extension)和SSE2指令完成SIMD方式计算。通过仿真实验证明,该算法在达到同样精度的前提下,不仅提高了重建速度(加速比4倍),解决了传统代数重建算法运算速度慢的瓶颈问题,并且能够较好地重建部分数据缺失的投影图像,该算法对于航空航天大型零部件的无损检测具有重要的理论意义及工程应用价值。 相似文献
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图像配准是图像分析的关键技术,针对经典Lucas-Kanade算法计算量大的缺点,提出了一种基于梯度下降的图像配准算法,该方法通过互换目标图像与模板图像的功能,重新定义了目标函数,采用Gauss-Newton梯度下降法求解参数增量,得到在整个迭代过程中保持恒定且可预先求得的海森矩阵,利用迭代法求解变换系数,直至满足收敛条件。实验结果表明,该方法在保证精确度的条件下,提高了计算效率。 相似文献
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局域短裂纹数统计是疲劳短裂纹扩展研究的关键技术之一,本文提出并实现了一种基于分水岭算法的局域短裂纹数统计方法。针对传统分水岭算法容易产生过分割的缺点,在分析含短裂纹群材料试件锥束CT图像中短裂纹群的形态特征的基础上,综合运用一系列数学形态学方法进行预处理,有效抑制噪声,增强图像对比度,提取标记;之后,运用距离变换进一步优化预处理结果,最后,使用标记控制的分水岭算法实现分割并统计局域短裂纹数。实验结果证明,该算法能有效地抑制过分割现象,得到较好的统计结果,是实用、准确和有效的。 相似文献
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一种基于网格图像的几何畸变修正方法 总被引:3,自引:0,他引:3
在层削照相测量装置中,由于摄像装置所处的角度以及摄像镜头差,会导致获取的图像存在非线性几何畸变。因此在对图像进行重建之前,需要对获取的图像进行几何校正。为此,论文提出了一种基于网格图像的几何校正算法,该算法运用分段插值的思想,利用分块低次插值去逼近几何畸变,达到高次插值的效果。最后的分析结果表明,利用60X60正方形网格,该算法的校正误差不超过0.1个像素,能够有效校正图像的综合畸变。 相似文献
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