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通过分析人类视觉系统的纹理方向特性和立体感知特性,并结合数字水印的半脆弱性和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的泛化学习能力,该文提出一种基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量客观评价模型。该模型利用立体图像左右视点经小波分解后在同一空间频率的水平和垂直方向子带系数关系构造反映图像纹理方向特征的视点零水印,同时,利用左右视点视差值与自适应阈值的大小关系构造反映立体感质量的视差零水印,然后利用SVR来学习两类零水印恢复率(视觉加权视点零水印恢复率和视差零水印恢复率)与主观评价值的关系,最后用训练好的SVR完成立体图像质量预测。实验结果表明该模型符合人眼视觉特性,所得到的客观评价值与主观评价值具有较好的一致性。 相似文献
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针对光照时强反射金属表面大量的自由电子吸收所有频率的光,导致金属表面缺陷特征弱化,降低金属表面缺陷检测准确率的问题,提出非接触红外光电传感器在强反射金属缺陷检测中的应用研究。首先,利用红外光电传感器获取强反射下的金属表面红外图像,并将红外成像频率因子引入原有直方图中,形成金属表面加权直方图;然后,均衡化处理金属表面直方图中的红外图像像素,消除强反射带来的光学干扰;最后,利用灰度共生矩阵和卷积神经网络的方法,检测及分类红外图像进行金属表面特征,实现强反射下金属表面缺陷准确检测。实验结果表明,对于不同类别的金属表面缺陷,所提方法的准确率均高于96.4%,检测耗时均低于9.6s,可以快速准确完成金属表面缺陷检测,具有普遍适应性。 相似文献