基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。     

醇碱提取法提取黄芪多糖

采用醇碱提取法提取黄芪多糖, 通过单因素实验设计分别研究了提取溶剂pH值、 料液比、 提取时间、 提取温度和提取溶剂乙醇浓度5种因素对黄芪多糖提取率的影响, 利用紫外（可见）分光光度法和红外光谱法对醇碱提取法提取黄芪多糖的含量进行 检测, 计算黄芪多糖的提取率为19.15％, 分别是水提取法和碱提取法的3.53倍和2.63倍, 残渣中有效成分的残留量低于其他两种提取方法.     

一种基于改进PCA和BP神经网络的人脸识别算法

机器学习中存在大量处理图片的高维数据,PCA是一种有效降维数据的方法.针对PCA算法在提取前几个特征值时计算量大且易受光照噪声等影响的问题,提出一种改进算法,利用分割矩阵的做法求出每一个小矩阵的最大特征值,将其特征向量组成图片的特征矩阵.这样提取出来的特征值更加具有代表性,经仿真实验验证,改进算法的正确识别训练图像集和...     

基于漫水填充的图像骨架提取方法

针对当前图像骨架提取存在毛刺现象和骨架冗余的问题,提出基于漫水填充的图像骨架提取方法。对目标图像预处理,得到阈值化二值图像,分割出前景和背景;构建掩模图像和轴线图,为后续运算过程提供数据来源和判断依据;通过遍历水平面灰度直方图,模拟漫水过程,收缩掩膜图像的前景轮廓,根据邻域连通分量变化,确定是否为骨架特征点,待轮廓收缩完毕,得到图像骨架。实验验证表明,该方法可以有效地提取图像骨架,毛刺现象和冗余结构明显减少,执行速度快。     

人脸表情识别综述

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题,人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快,但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立.人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测(定位)、脸部表情特征提取和人脸表情的情感分类.目前上述环节上均取得了重要进展.本文就这三方面分别进行了分类总结。     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

基于运动信息和相位一致性的运动目标提取

提出一种新的时空结合的运动目标分割方法。该算法首先在累积帧差图像上使用改进的高阶统计(HOS)算法检测出运动区域,用最大连通区域表示初始运动目标模板,利用基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法提取出每一帧的单边缘信息,结合初始运动模板与空域边缘图像得到更精确的运动目标模板,最后结合原图像分割出运动对象。实验结果表明该算法能从对比度较小和噪声较大的视频序列中精确地提取出运动目标,且不受光照变化的影响。     

三维重建中特征点提取与匹配算法研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,也是计算机视觉的一个瓶颈,至今仍未得到彻底解决.本文研究了Harris和SIFT两种应用广泛的特征点提取算法,对提取的特征点采用欧式距离度量点对的相似性,利用最近邻法搜索策略进行特征匹配.通过实验比较了两种算法的特征点提取结果,Harris算法对特征点进行了非最大抑制,特征点比较分散,SIFT特征点具有尺度不变特性,定位精度达到子像素级.最后,对SIFT特征点进行了宽基线下的匹配.     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.