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杨斯涵 《计算机工程与应用》2009,45(30):198-199
自动调焦是保证目标跟踪系统实时获得清晰图像的重要技术,而何时触发调焦又成为了其中的关键问题。在图像清晰时如果触发调焦,初始的电机盲动会导致图像可能变得更模糊。提出了一种可单帧判断图像是否清晰的方法,消除了图像在清晰情况下却触发调焦的误操作,从而提高了跟踪的可靠性和精度。通过对多组实际图像序列的测试,证明该方法合理可靠。 相似文献
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采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间串质谱技术分析荷叶乙酸乙酯相中的主要化学成分,根据色谱峰的精确分子质量、母离子、碎片离子、质谱裂解规律等信息,结合荷叶中已经鉴定的化合物以及相关参考文献对化合物的结构进行鉴定。从荷叶乙酸乙酯相中共鉴定出40 种化合物,包括27 种黄酮类化合物、6 种酚酸、4 种有机酸、2 种脂肪酸和1 种氨基酸。黄酮类化合物是荷叶乙酸乙酯相中的主要化学成分,主要为槲皮素糖苷、山柰酚糖苷、异鼠李素糖苷和黄酮-3-O-醇类,其次为酚酸。本研究可为荷叶资源在食品加工和功能性食品开发领域的应用提供理论基础。 相似文献
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杨斯涵 《卫星电视与宽带多媒体》2022,(5):156-157
在微传播时代背景下,报纸新闻媒体行业受到了不少的社会冲击,面临着产业转型与技术创新的重要选择,传统媒体编辑作为新闻媒体内容出版加工的重要组成部分,应当更加明确认识和看到报纸与新媒体之间的技术差异,了解到传统媒体实现转型与创新的必然性,从各种方面积极开展服务工作,实现报纸媒体新闻质量的不断提升.基于此,本文就微传播时代报... 相似文献
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城市燃气的使用率和燃气管道铺设率日益上涨,其潜在的风险因素也日益增多,本文将燃气管道风险评价方法分类归纳,从传统风险评价方法、动态风险评价方法和新兴的风险评价方法三方面分类介绍,阐述这三类风险评价方法在国内外燃气管道风险研究中的应用现状,结合现有燃气管道风险评价存在的一些问题,对未来的燃气管道风险研究提出建议。 相似文献
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目的 针对包装产品上QR码在采集过程中的运动模糊、失焦模糊,长期磨损形成的自模糊和环境中的噪声等因素,导致QR码无法识别的问题,提出一种基于生成对抗网络的QR码去模糊算法。方法 采用深度学习模型生成对抗网络对模糊核和环境噪声具有的强大拟合和估计能力,提取模糊QR码图像与真实图像的深层特征和差距,并通过生成器与判别器不断迭代对抗,使生成器具有由输入的模糊QR码产生与之对应的去模糊QR码图像的能力。结果 生成器能较好地对模糊核和环境噪声进行估计,而且能够实现对数据集内多种不同模糊程度QR码的去模糊,去模糊QR码图像效果较好,处理时间快,识别率较高。结论 采用基于生成对抗网络的QR码去模糊算法能够广泛应用于包装产品外壳上QR码的预处理过程,泛化能力较好,能有效提高扫描识别率。 相似文献
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目的针对包装产品外壳上黑白QR码易受到污渍侵蚀损坏,长期磨损易模糊,以及图像采集过程易出现失焦模糊、运动模糊,导致无法完成识别需求,提出一种基于栈式降噪自编码器的受损QR码恢复的预处理方法,达到显著修复包装产品上受损的QR码图像并提高其识别率的目的。方法通过深度学习模型栈式降噪自编码器,可以将受到噪声干扰的像素点根据受损像素数据映射到以标准数据为参照的高概率数值点,实现整个受损QR码基于像素点的重构恢复,从而提高识别率。结果通过对实验QR码进行高斯模糊、随机污渍侵蚀等多种方式的损坏,能够将识别率较低或完全不能识别的测试图像集恢复出高质量的QR码图像,显著地提高了识别率,并且速度快、可重复性好。结论采用基于栈式降噪自编码器的受损QR码恢复的预处理方法,能够重建受损的QR码,并可以广泛应用于包装产品QR码识别前的预处理,以提高识别率。 相似文献
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杨斯涵 《中国新技术新产品》2008,(12):6-7
TAUP域变换以能压制多次波与提高信噪比已被广泛用于地质资料处理中,但用该模块在FOCUS系统下批量处理时运算速度缓慢,效率极低。为此,在深入分析ITA系统下相对运算速度较快TAUP域变换模块的原理与算法的基础上,提出了快速度变化算法,并自编了快速度变化模块,经过实际数据的测试对比,新编快速TAUP变换模块在相同变换参数情况下的计算速度比原有模块快1.3-3倍,极大地提高了生产效率。 相似文献
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杨斯涵 《计算机工程与应用》2012,48(13):181-185
针对高速图像处理系统中相关跟踪核心模块最小绝对差累加和算法(MAD)的实时性问题,利用TMS320C6416(C6416)处理器的内部并行结构,提出了基于该处理器的MAD算法设计方案。通过合理的内存数据存储安排、高效的程序流程设计以及人工优化循环核等技术措施,充分发挥了C6416的并行处理能力,解决了MAD模块耗时过长的难题。实验结果证明,算法能适应模板与搜索区域大小可变的情况,对于64×64的模板与128×128的搜索区域计算耗时仅9 ms,大大缩短了处理时间。 相似文献
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传统的光电成像跟踪系统中,通常采用固定尺度的滤波器对图像中的小目标进行检测。由于目标与系统距离的改变,通常会带来其成像特征尤其是大小的不断变化,这种特点导致传统的固定尺度检测器难以适应目标大小的改变,无法获得最优的提取结果。针对这一问题,提出了一种尺度自适应的小目标检测方法。基于拉普拉斯尺度空间理论,利用对尺度归一化的拉普拉斯图像的分析,达到了目标信号增强的同时抑制背景杂波的效果,分别在空间与尺度上求得了最优的目标特征参数,完成了对不同尺度最优的小目标检测。通过仿真与外场试验表明,该方法显著提高了系统对小目标尤其是大小不断变化目标的检测能力。 相似文献
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