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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深,鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现,鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰,而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题,提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先,提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开,从而减少图像背景对检索的干扰;其次,为了使图像特征包含一定的空间位置信息,利用空间金字塔的理论对图像进行分割,在此基础上,将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征;;最后,得到检索结果。为验证所提算法的有效性,在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比:在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%,查全率最多分别提高7%和22%;比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%,查全率最多分别提高36%和22%;从而证明所提算法是有效的,能有效提升鱼类图像的检索效果。 相似文献
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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献
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有用户反映电视图像有两三横道亮线上下滚动干扰电视信号,我们怀疑可能是光接收机、电源或线路放大器的故障,抽查几个用户,结果是西半部比东半部严重,我们带去光接收机、电源、放大器换了一遍,故障依旧,用户还反映这个故障时有时无不定时出现,事隔两三天我们再去,把所有的编码分支器全部换上普通的六分支器,但故障依旧。当时夏天农忙看电视时间少,用户也没计较,事隔两三个月用户又打电话说:电视图像还像原来一样不好,我们再次来到故障严重的用户家,分析故障现象,怀疑可能是某个电源或桌用户电视机造成的干扰, 相似文献
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