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1.
根据具有m阶逼近的多尺度函数能够重构所有小于m阶的几何多项式逼近条件,采用数学归纳法,分析了重构方程中的系数之间的性质以及具体的结构,并对这一结构进行推导。以二阶有限元多尺度函数为例,验证了这一方法的正确性。  相似文献   
2.
基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。  相似文献   
3.
目前,解决视频分类问题比较典型的方法是使用深度学习方法.该文设计了一种新的神经网络结构用于解决视频分类问题同时使用了交叉熵损失函数和一些减少神经网络过拟合的方法.网络结构采用了3D卷积神经网络结构,这是由于3D卷积神经网络相比2D卷积网络可以同时处理图像时域信息和图像空间信息,保留输入信息的时间特征.我们将视频文件通过各种手段,转化为图像帧的形式,放入该文设计的3D卷积神经网络中学习和训练,最后通过分类器对图像的的种类进行划分,得到每个数据分类概率的结果.与之前的C3D网络相比我们增加了网络的深度,优化了网络结构,并通过实验验证了改进的有效性.  相似文献   
4.
基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.  相似文献   
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