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杂波背景抑制一直是红外弱小目标检测面临的难题.背景抑制可分为背景预测和差分滤波两步.针对强杂波背景呈现非线性分布的特征,提出了一种基于稀疏化核递推最小二乘(KRLS)算法的非线性背景抑制算法.算法采用监督学习模型,使用序列图像作为训练样本.通过稀疏化控制学习函数的复杂度并剔除冗余信息,不但可以提高学习机器的推广能力,还可以降低运算量.使用真实红外图像对算法进行了测试,并分析了算法参数.实验结果表明:算法可自适应预测不同类型的强杂波背景,并有效抑制背景杂波. 相似文献
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提出一种基于B样条概率密度函数(PDF,probability density function)估计的复杂纹 理图像分类识别方法,主要包括图像纹理PDF特征学习、 表征以及纹理类型识别3个步骤。在图像纹理PDF特征学习和表征中,引入各向异性高斯导 数方向滤波器获得纹理图像多尺度和 多方向空间结构;然后基于预先固定的B样条基函数,将图像空间结构PDF估计转化为与 基函数相对应的权值向量估计;之 后采用最远邻聚类方法,获得图像空间纹理结构的PDF特征字典库;最后采用最近邻方法, 获得各类纹理在特征字典库上的直方图 分布表示。在纹理类型识别阶段,基于直方图距离测量结果实现纹理图像分类识别。在不同 纹理图像数据库上进行了大量的验证性和对比性实验,实验结果表明所提方法的有效性 和优越性。 相似文献
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气相色谱-质谱法测定鸡肉中二氯二甲吡啶酚残留量 总被引:1,自引:1,他引:0
目的 建立鸡肉中二氯二甲吡啶酚残留量的气相色谱-质谱分析方法。方法 样品经甲醇提取, 中性氧化铝柱净化, 在碱性条件下以吡啶催化, 丙酸酐衍生后, 用气相色谱-质谱仪测定。结果 二氯二甲吡啶酚在20~240 ?g/L浓度范围内与响应值呈良好的线性关系, 线性回归方程为Y=1.132X?2.553, 相关系数大于0.998。该方法的平均回收率为78.7%~85.1%, 相对标准偏差(RSD)为7.8%~12.6%, 检出限(LOD)为: 鸡肉5.0 μg/kg, 鸡肝10.0 μg/kg。结论 该方法选择性好, 适合鸡肉中二氯二甲吡啶酚残留量的测定。 相似文献