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  1988年   6篇
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91.
为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。  相似文献   
92.
基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接,并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明,DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法.  相似文献   
93.
为了解决传统方法检测低空目标时背景抑制效果较差的问题,提出一种低空目标的图像灰度相似度投影检测方法.通过图像的行灰度相似度投影曲线数值跳变位置分割出天空区域,移除地面复杂背景对天空区域目标检测的影响.依据目标与云朵和天空背景的灰度值差别,对像素点灰度相似度行和列投影曲线进行综合分析来确定目标的个数.由极值点结合图像分割...  相似文献   
94.
基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.  相似文献   
95.
目标和场景的跨模态数据对于以深度神经网络为基础的跨模态检测与多模态融合算法的性能提升有着极其重大的意义.由于SAR图像的特殊性,获得成对的数据集成本很高,且现有的SAR图像生成算法大多集中在提升图像多样性与小范围场景生成,对于特定场景的图像配对转化鲜有涉及.本文利用改进的循环一致性对抗网络CycleGAN实现SAR图像...  相似文献   
96.
采集电泳电子纸(EPD)的边缘纹理、鬼影图像时,需避免外界光照条件的干扰,包括光源方向、明暗和色彩等.针对EPD显示画面采集过程中受到的光干扰问题,设计了一种基于Gabor滤波器的图像滤波系统.对于受光干扰的单一灰阶图像,先通过Gabor滤波器降低光照变化和噪声对图像的影响,再通过闭运算进行边缘补偿;对于受光干扰的彩色图像,先提取图像的R、G、B分量,分别对各分量进行Gabor滤波,最后将3组分量重新组合成彩色图像.结果表明:该系统在单一灰阶图像、彩色图像中对光干扰的消除率分别达到39.9%和39.7%.研究结果对降低采集EPD图像时的光干扰具有重要意义.  相似文献   
97.
提出了ATM(异步转移模式)环境下图像抗信元丢失编码的信息分散原则。根据这一原则提出了图像的相关分解和相关补偿技术。通过相关性分解为信元丢失的补偿提供了最相关的数据,通过最相关补偿获得最佳的补偿效果。  相似文献   
98.
提出了一种采用JPEG标准压缩的静止图像数据在非理想信道中传输的纠错方法。这种方法被内嵌于JPEG解码器后,使得误码造成的图像破损在经过该方法的补救以后,对主观视觉的影响减至最小。  相似文献   
99.
提出了一种物体提取方案,根据人类视觉系统(HVS)具有形状和运动两个并行通道的特点以及两者交互作用的原理,采用相对简单的图像分割和运动分割技术,将两者结合在一起,来增强对运动物体的分割处理  相似文献   
100.
提出一种快速估测大面积磁性薄膜磁畴结构的方法──傅里叶光谱分析法.利用偏振光透射半透明磁性薄膜产生的法拉第旋转效应,让穿过磁性薄膜后具有不同偏振面的光再经过检偏器,调整检偏器的晶轴方向使之与某一部分光的偏振面垂直,于是一部分偏振光消光,而另一部能够通过,在足够远处便得到了代表磁性薄膜畴结构的衍射光谱,这种方法可用于磁性薄膜畴参数估计及磁性薄膜畴壁动态特性研究.  相似文献   
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