GIS变电站几个应予注意的问题

结合GIS设备的结构特点,分析了GIS变电站在设计、安装和安全防护等方面应重点关注的问题,并提出了相应解决措施。     

优化的模糊C均值聚类在民族服饰图像分割中的应用

图像分割是图像处理和图像识别领域的重要研究内容之一.目前成熟的分割算法中,对于具有纹理、背景复杂或受噪声污染的图像分割效果不佳.针对这些问题,在模糊C均值聚类算法基础上,Lei等人[1]提出了一种快速鲁棒的模糊C均值算法(Fast and Robust Fuzzy C-means Clustering Algorith...     

汕头电网无功补偿须注意的几个问题

分析汕头电网当前无功补偿存在的问题,结合汕头电网和无功补偿技术发展的趋势,提出加强汕头电网无功补偿的技术手段和管理措施,以达到节能降损、挖掘供电潜力和提高电能质量的目的。     

基于AP聚类的中文字符分割

中文字符的分割问题导致目前字符识别技术发展受限,对于图像模糊、中英文混排和字符粘连的文本图像,传统的投影分割等基于区域的分割方法分割效果差,导致文字识别率低.针对这些问题,本文将AP聚类算法应用于字符分割,该方法先将图像转化为灰度图,再将灰度图进行二值化处理,并对二值化图像进行除噪,然后根据聚类准则求解特征点之间的关系得到类中心点,最后根据类中心对特征点进行归类得到分割结果.实验结果表明,应用AP聚类方法能够取得比常规分割方法更好的分割效果.     

二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊

模糊的超声图像经过极端通道先验去模糊后不够稀疏,导致极端通道稀疏约束可能不存在。因此,为了充分利用图像通道信息,通过增强去模糊后超声图像的稀疏性,提出一种二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法。首先,给出了相关的理论证明和实验说明二次稀疏极端通道先验用于约束模糊超声图像的可行性;然后,充分利用暗通道和亮通道的先验信息,在交替迭代过程中采用半二次分裂方法估计中间图像和模糊核;最后,用傅里叶变换求得最终的清晰图像和模糊核。在超声图像集上的实验结果表明,本文提出的二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法和其他超声图像去模糊方法相比更具可行性和优越性。