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101.
基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。 相似文献
102.
针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。 相似文献
103.
This paper presents a new method for image separation through employing a combined dictionary consisting of wavelets and complex shearlets. Because the combined dictionary sparsely represents points and curvilinear singularities respectively, the image can be decomposed into pointlike and curvelike parts as accurate as possible. The proposed method based on the geo- metric separation theory introduced by Donoho in 2005 shows that accurate geometric separation of the morphologically distinct fea- tures of points and curves can be achieved by l1 minimization. The experimental results show that the proposed method can not only be effective but also greatly reduce the computing time. 相似文献
104.
人工智能是人类社会的伟大发明,随着信息技术的不断进步和发展,它引起了广泛关注并成为当前科学界研究的热点。从人工智能的概念出发,介绍了人工智能发展历程中的三起两落,指出了人工智能目前正处于发展时期,有很多亟待解决的科学问题;接着阐述了人工智能1.0和2.0 2个时代的特征,并指出2个时代的独立性与互补性,只有将2个时代的技术进行有效融合,才能高效、准确地解决实际问题;阐述了人工智能能做什么以及如何做的问题,指出了人工智能的主体作用是助力传统产业发展和促进工业经济快速转型;从人工智能的角度分析了数学教育,着重强调了数学是人工智能的灵魂,同时人工智能的发展有望促进数学教育。但目前还未真正将效果体现出来,人工智能作为新的技术在教育上的应用还需深入到学科中去,积极而慎重地进行实验和探索。 相似文献
105.
据近期,英国大学与科学国务部长威利茨(David Willetts)在议会中提及英国未来科技发展的几个重大计划。威利茨部长表示,英国的大学、科学基础和科研人员是英国最可宝贵的财富,也是将英国带入未来高技术时代的希望所在,更是英国增加就业、恢复经济增长的根本出路。 相似文献
106.
现有的硬化效应校正方法依赖于射线频谱等先验条件,校正过程较为复杂,因此提出一种基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法.对重建后的图像进行区域分割,提取出杯状伪影主要影响的组织区域;然后进行基于像素点的全角度前投影,获得校正基算子;再将校正基算子及其高次方乘积进行线性组合获得校正算子,并将此校正算子应用于原图像从而达到校正的目的.水模、头模和西瓜的校正结果显示,本方法对单物质及近人体的物质重建图像的硬化效应均有较好的校正效果. 相似文献
107.
108.
据英国《每日镜报》报道,巴西亚马逊丛林的苏瑞部落是深藏在森林深处的印第安人原始部落之一,然而该部落自1969年首次和“现代文明”接触以来,就遭遇了一系列可怕的噩梦,“文明世界”的白人带来的病菌像瘟疫一样席卷苏瑞部落,导致该部落的5000多名成员现在死得只剩下300个。 相似文献
109.
110.
当目标在平面内非均匀转动时,传统算法不能获得包含定标信息且聚焦良好的ISAR像。为解决这一问题,提出了一种非均匀转动目标的转动参数估计方法。该方法首先通过一维搜索对角加速度与角速度的比值进行估计,并根据估计结果对原始距离像序列进行非均匀采样,补偿角加速度引起的相位误差,从而得到聚焦的ISAR像;然后根据成像质量准则对重采样距离像序列的角速度进行一维搜索,估计出角速度,进而实现ISAR像的横向定标。仿真结果表明:该算法通过2个一维搜索能得到非均匀转动目标聚焦的、横向定标的ISAR像。 相似文献