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81.
基于对象的立体视频编码压缩技术能在立体视频会议系统中得到很好的应用,从立体视频信号中正确分割出立体视频对象是基于对象的立体视频编码压缩的一个前提条件,基于立体视频会议图像序列的时空特性和左右通道间的视差特性,提出了一种立体视频对象分割与跟踪算法,首先利用空域分割和运动检测相结合的方法,提取左通道中的运动物体;然后,提出一种左右通道间基于边缘轮廓的二级视差匹配算法,并根据已分割的左通道运动对象提取右通道的视频运动对象;最后利用对象边界轮廓的跟踪方法对后续图像中的运动对象进行快速跟踪,实验结果说明文中算法能够应用于立体视频会议图像序列的立体对象分割与跟踪。 相似文献
82.
在互联网和无线通信环境下,图像通信常因数据包传输出错或丢生而导致质量的严重下降,多描述编码是解决这个问题的一种新途径。该文提出了一种多描述网格编码矢量量化新算法,给出了多描述分解的方法和规则,并通过构造一个代价函数,提出了最优搜索策略,用维特比算法对多描述编码最优路径进行搜索。仿真结果表明,新算法有效利用网格编码矢量量化将量化码书大小扩大一倍的特性,提高了中央通道的编码性能,而如果只收到单个描述,解码图像仍能获得较好的重建质量。 相似文献
83.
84.
多视点视频编码方法除需具有较高编码效率外,还必须支持视点或时间的随机访问、低延时编解码、视点可分级等性能.多视点视频信号的时间、视点间相关性随相机密度、光照、对象运动等因素不同而变化.文中提出基于多视点视频信号相关性分析的多模式多视点视频编码方法,改变传统单一预测模式的多视点编码结构,将多种性能优良的预测编码模式有机结合,根据多视点视频相关性分析灵活选择合适的预测编码模式,以获得优异的编码综合性能.实验结果表明,所提出的多模式多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,可进一步降低复杂度,提高随机访问性能. 相似文献
85.
86.
当立体视频流通过网络传输时,由于网络拥塞等造成的数据包丢失常常会引起整个视频帧丢失.鉴于此,本文基于H.264/AVC视频编码标准提出了两种立体视频整帧错误掩盖方案,它们分别利用立体视频序列的不同特点来进行恢复.结果显示,利用这两种算法恢复的图像均能获得很好的主客观质量. 相似文献
87.
88.
在多视点视频处理中,采用多参考视点的视差估计方法能够在很大程度上消除各个视点间的冗余性,达到对多视点视频数据有效编码压缩的目的。研究了多视点信号处理中视差估计的多参考视点选择问题,采用快速Walsh变换谱构造图像块特征矢量,并提出了基于图像块特征和相似尺度的多参考视点选择方法。实验结果证明,本文方法能在保证编码质量的前提下,减少视差估计的计算复杂度。 相似文献
89.
90.
目的 立体视频能提供身临其境的逼真感而越来越受到人们的喜爱,而视觉显著性检测可以自动预测、定位和挖掘重要视觉信息,可以帮助机器对海量多媒体信息进行有效筛选。为了提高立体视频中的显著区域检测性能,提出了一种融合双目多维感知特性的立体视频显著性检测模型。方法 从立体视频的空域、深度以及时域3个不同维度出发进行显著性计算。首先,基于图像的空间特征利用贝叶斯模型计算2D图像显著图;接着,根据双目感知特征获取立体视频图像的深度显著图;然后,利用Lucas-Kanade光流法计算帧间局部区域的运动特征,获取时域显著图;最后,将3种不同维度的显著图采用一种基于全局-区域差异度大小的融合方法进行相互融合,获得最终的立体视频显著区域分布模型。结果 在不同类型的立体视频序列中的实验结果表明,本文模型获得了80%的准确率和72%的召回率,且保持了相对较低的计算复杂度,优于现有的显著性检测模型。结论 本文的显著性检测模型能有效地获取立体视频中的显著区域,可应用于立体视频/图像编码、立体视频/图像质量评价等领域。 相似文献