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二维最大相关准则图像阈值分割递推算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关准则阈值分割的计算速度,减少重复计算,推导了该算法的快速递推公式。递推算法节省了计算时间,使算法具有更强的实用价值。通过对低对比度、低信噪比的遥感红外图像进行试验,结果表明二维最大相关准则图像阈值分割算法具有良好的分割效果,其递推算法使其计算速度提高了近30倍。 相似文献
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本文概述了帽式粗滤器、盆式粗滤器、切向进气式粗滤器、叶片环式粗滤器、旋流管式粗滤器等空气粗滤器的种类和工作原理,并对各粗滤器的性能进行了实验室性能试验和研究,利用实验室的模拟试验及分析结果,为提高粗滤效率,延长空滤器保养周期和使用寿命、避免内燃机的早磨问题的解决提供了可行性较强的设计方案和建议,为专业人员的设计与选择提供了一个参考。 相似文献
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将类特征分为分类性类特征与识别性类特征,提出了用传统的主成分分析法与改进的主成分分析法确定类特征的基本思路,并给出了求取两种类特征的具体实例.有关分析表明,由于未知目标经过了两类特征的两级比较,所以识别的效率与精度大大提高. 相似文献
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基于主成分分析与BP神经网络的识别方法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
利用BP神经网络对红外目标进行识别之前,若不对原始样本数据进行预处理与特征提取,一方面使识别结果准确性降低,另一方面使BP神经网络的结构复杂化,采用主成分分析法可解决这些问题。主成分分析法能较好地提取表征样本的少数几个主分量,由该方法的特点可知,这几个主分量彼此不相关,非常符合特征优化的要求。研究结果表明,用该方法处理后的结果数据输入BP神经网络.提高了识别正确率,减少了训练时间,同时也简化了网络结构。将两种常见的模式识别方法结合用于红外目标识别:先由主成分分析法对原始样本数据进行精简处理,然后再由BP神经网络法进行分类识别,与传统的单一识别方法相比,准确度得到提高,计算量大为减少。 相似文献