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提出了一种基于偏压场的水平集图像快速分割算法.运用偏压场估计图像局部统计信息,结合图像的全局信息和图像边缘信息建立新的能量函数,然后将此能量函数嵌入到水平集框架中,得到最终改进的分割模型.最后对合成图像和真实图像进行分割,并与其他4种模型对比,实验结果表明,提出的模型分割精度提高了20%以上,而且分割速度提高了2~5倍. 相似文献
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一种改进的基于平均背景模型的运动目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过实验仿真分析探讨了基于背景差分法的两种运动目标检测算法(平均背景模型法和codebook 模型法)的性能和存在问题,并在此基础上提出了一种改进的平均背景模型的算法.算法采用当前图像与背景相减后差分图像的灰度直方图进行阈值的选取,同时引进新的背景更新方法,由分割得到的前景图像来控制背景更新的区域,实验结果表明,改进后... 相似文献
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基于MATLAB语言根据电路课程中不同章节的内容给出了两种分析和仿真的方法,利用MATLAB强大的数值计算、绘图功能以及SIMULINK工具箱的可视化仿真,使学生摆脱繁杂的手工演算,直观观察电路系统的运行结果,提高了课堂教学、分析研究的效率。 相似文献
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透射电子显微镜数字图像增强技术 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍利用计算机系统和图像采集卡为普通的电子显微镜增加图像处理的功能,并介绍了如何利用直方图均衡化和灰度变换来增强透射电子显微镜数字图像的技术。 相似文献
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介绍利用MATLAB语言实现二元傅里叶变换计算全息图的制作。相对于传统的编程语言,该算法实现上更加简单和快捷,并且在算法实现上采用一系列计算全息图的质量提高措施,以减少再现像的失真。实验结果表明MATLAB是研究计算全息的有效工具之一。 相似文献
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针对现有次季节降水预报误差较大的问题,提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先,通过指数变换,将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布;其次,结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型,用于订正模式预报结果,生成订正后的降水概率预报;最后,通过损失函数加权提高强降水预报性能.实验结果表明,订正结果相较于原始预报误差明显降低,CRPS降低了14%,概率预报的采样均值在10 mm日降水量阈值的TS评分提升48%. 相似文献
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相比小型卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型,现有的大型CNN模型在大型图像数据集上达到了良好的分类效果,但是在小型图像数据集上过拟合,使得精度提升小、训练时间长、存储占用高,不能很好地适应嵌入式设备.因此首先收集了一个包含4 500张图片的小型蘑菇数据集,并为蘑菇分类任务设计了轻量化的CNN模型MushroomNet.然后研究CNN模型中各部分对于分类任务的重要性,并提出基于数据复杂度的模型结构优化方法.实验表明,相比MobileNet、ShuffleNet等轻量化模型,MushroomNet-MicroV2的Top-1精度只差了1%~2%,但是它训练速度更快,存储更小,只有1.3 M的参数量,且在Apple M1 CPU上经过142 s的30轮快速训练后,Top-1验证精度可达88%. 相似文献
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在分析了传统的多尺度边缘融合方法存在的角点漏检和大尺度边缘信息丢失等问题的基础上,提出了一种新的基于相邻尺度间梯度方向的多尺度边缘融合方法.该方法充分利用相邻尺度间对应边缘点梯度方向相近这一特点,在没有增加其它辅助方法的前提下,只是通过改变多尺度边缘融合的依据和条件,即可改善边缘检测的最终效果,在保持算法简单性的同时,相比于传统方法有更好的弱边缘检出率、角点检出率、抗噪能力和更高的算法效率,仿真研究也证明了该融合方法的有效性. 相似文献