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在传统线裁剪(seam carving)算法中梯度矢量的方向性是一个被忽略的因素,该文提出了一种新的基于梯度矢量方向性分析的线裁剪算法。首先利用随机纹理区域内梯度矢量方向散乱的特点,对局部区域的图像梯度矢量进行低通滤波,使算法能够提取更加合理的像素线路;接着又根据像素线路的走向不同,定义两个不同的像素能量函数,给予像素梯度矢量的x, y分量以不同的权值。实验结果图像显示,文中算法不仅可以更好地保护图像边缘等细节,还可以在整体上达到与原图像更加近似的视觉效果。定量分析结果也显示,相比其它算法该文算法在完整性距离和一致性距离两方面都取得了更好结果。 相似文献
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隐写分析的研究主要集中于隐写检测,而对主动隐写分析研究的较少。该文从隐写检测角度出发,将图像像素划分为不同类点,通过对信息嵌入、最低位平面置反带来的各类点频次变化的分析,提出一种针对空域图像LSB (Least Significant Bit) 替换隐写术的主动隐写分析方法,解决了主动隐写分析中的密钥恢复问题。所提出的方法物理意义直观,实现简单。实验结果表明,该方法在一定嵌入率范围内均可成功恢复隐写密钥。 相似文献
143.
提出结合车牌的背景差和像素分类实现彩色车牌定位算法。首先采用背景差法,即原图与背景图像相减,去除大量疑似车牌颜色特征的背景区域,缩小定位范围;然后统计车牌颜色RGB值,利用像素分类对车牌进行水平和垂直精确定位,确定车牌区域。实验表明,该方法定位准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的车牌定位,明显克服了用车牌单一特征分析时难以解决的车牌区域变大的问题。 相似文献
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M. Campbell M. Chefdeville P. Colas A.P. Colijn A. Fornaini Y. Giomataris H. van der Graaf E.H.M. Heijne P. Kluit X. Llopart J. Schmitz J. Timmermans J.L. Visschers 《Nuclear instruments & methods in physics research. Section A, Accelerators, spectrometers, detectors and associated equipment》2005,540(2-3):295-304
A small drift chamber was read out by means of a MediPix2 readout chip as a direct anode. A Micromegas foil was placed above the chip, and electron multiplication occurred in the gap. With a He/isobutane 80/20 mixture, gas multiplication factors up to tens of thousands were achieved, resulting in an efficiency for detecting single electrons of better than 90%. We recorded many frames containing 2D images with tracks from cosmic muons. Along these tracks, electron clusters were observed, as well as δ-rays. 相似文献
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本文介绍了以TIF象素文件数据格式作为中间介质,实现激光打标设备的计算机辅助图形设计以及控制指令生成的CAD/CAM一体化系统开发的方法。 相似文献
148.
Xiao-Yuan Jing Author Vitae Yong-Fang Yao Author Vitae Author Vitae Jing-Yu Yang Author Vitae Author Vitae 《Pattern recognition》2007,40(11):3209-3224
Recently, multi-modal biometric fusion techniques have attracted increasing atove the recognition performance in some difficult biometric problems. The small sample biometric recognition problem is such a research difficulty in real-world applications. So far, most research work on fusion techniques has been done at the highest fusion level, i.e. the decision level. In this paper, we propose a novel fusion approach at the lowest level, i.e. the image pixel level. We first combine two kinds of biometrics: the face feature, which is a representative of contactless biometric, and the palmprint feature, which is a typical contacting biometric. We perform the Gabor transform on face and palmprint images and combine them at the pixel level. The correlation analysis shows that there is very small correlation between their normalized Gabor-transformed images. This paper also presents a novel classifier, KDCV-RBF, to classify the fused biometric images. It extracts the image discriminative features using a Kernel discriminative common vectors (KDCV) approach and classifies the features by using the radial base function (RBF) network. As the test data, we take two largest public face databases (AR and FERET) and a large palmprint database. The experimental results demonstrate that the proposed biometric fusion recognition approach is a rather effective solution for the small sample recognition problem. 相似文献
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