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针对目前一些中小企业迫切需要实现网络办公的需求,利用SSH框架技术实现一个企业在线办公系统,给出系统实现的思路和关键技术.系统实现方法简单,功能较全,能够满足多数中小企业在线办公的需求. 相似文献
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图表的应用不但可以使数据的显示更加清晰、直观,而且可大大增强Web页面的功能和显示效果。针对目前实际应用中经常需要通过数据库中的数据生成相应的图表这一强大需求,介绍了JFreeChart中通过其提供的数据集合对象在JSP页面中生成图表的方法,并给出了生成饼图和柱状图的具体方法和代码。 相似文献
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点目标图像信噪比计算方法 总被引:3,自引:0,他引:3
目前图像信噪比定义方法多种多样,对常见信噪比定义进行了分类,总结了不同定义之间的内在联系、常用解法以及使用范围。针对常见图像信噪比求解方法误差较大的问题,提出了一种基于最小二乘拟合的高斯背景噪声参数估计方法。首先根据全部灰度级估计均值和方差,然后通过迭代的方式,排除高灰度非背景像素的干扰,逐步缩小统计范围,最后选择具有最小均方误差的统计参数作为背景灰度和噪声方差的估值。仿真实验证明,与常见的"局部最小方差法"和"小于均值方差法"相比,用该方法得到的背景噪声参数计算的信噪比具有更高的精度和稳定性。 相似文献
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相邻帧配准差分去除恒星方法,在处理16位灰度图像时,由于高亮度恒星的插值误差大于目标灰度与背景之差,导致差分不能有效去除恒星干扰。针对该问题,引入模式识别中的不变矩概念,提出基于不变矩的空间小目标检测方法。该方法从恒星之间的相对位置入手,避开通过灰度差分消减恒星的过程。利用相邻帧中恒星不变矩相等的特性,寻找三颗恒星作为参考恒星组;向参考恒星组逐一加入未知星点,通过判断增加星点后不变矩是否仍相等来提取恒星;利用目标运动的连续性和一致性从剩余星点中提取目标。通过对仿真恒星点配准差分说明问题的由来,利用实摄序列图像对配准差分法和不变矩方法对比实验,结果表明,配准差分法无法去除的恒星可以通过不变矩方法去除,该方法能够从16位灰度图像中有效检测出小目标。 相似文献
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空间图像具有恒星、目标和噪声特征相似,星点灰度范围大的特点,常见的小目标检测方法无法有效处理该类图像。提出了基于层次聚类的空间弱小目标检测算法,以星点到参考恒星之间的距离变化为依据,根据恒星和目标的运动特性构造相似性度量函数,通过寻找误差平方和曲线拐点的方法寻找最优分类曲面和分类个数,最后以两层复合分类将恒星、噪声和目标分离。实验结果表明,该方法兼容8位和16位灰度图像,可以有效检测出单点和多点小目标。 相似文献
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空间小目标动态规划检测 总被引:2,自引:2,他引:0
为了从序列图像中检测出空间小目标,提出了一种改进的动态规划算法。介绍了动态规划小目标检测算法的发展过程。针对工程应用中为了获取亚像素质心而对图像散焦处理的情况,对原算法的评价函数递归方程进行改进,提出用方向加权的多点能量累积代替原算法的单点累积,并将多速度平面分别计算的方式简化为速度初始化与历史速度修正方式。最后,针对算法实现过程中遇到的初始状态计算、恒虚警阈值以及轨迹数据结构等关键问题进行了说明。在实验参数条件下,计算量比原算法减少了约50%。实摄图实验结果表明,方向加权的多点累积算法5帧即可检测出目标,而原算法在第10帧时仍有大量虚假轨迹;在第5帧的20条最大评价值轨迹中,多点法的评价值信噪比比原算法提高42%。方向加权的多点累积算法可以有效抑制孤立噪声点产生的虚警,提高算法的检测能力。 相似文献