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沙尘天气的日益增多严重影响了获取图像的质量,相对于晴朗天气下获取的图像,沙尘图像存在清晰度和亮度偏低、色调偏黄等低质图像特点,已有的图像增强算法并不能完全解决这些问题.针对上述问题,提出了一种基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法.首先,利用伽马校正解决由于固体颗粒导致图像亮度偏低的问题;其次,通过动态阈值法校正沙尘图像色调偏黄的问题;最后,利用所提改进去雾算法提高图像的对比度.实验对比结果表明,所提算法利用多个特征增强不同程度的沙尘图像,保留较多的图像细节,校正图像的色偏问题,大幅度提高了图像的对比度,对沙尘图像增强效果明显. 相似文献
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针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.884 7、0.769 3和0.778 0;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.735 5、0.870 1和0.664 5.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力. 相似文献
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珠江口红树种植-养殖耦合系统浮游藻类及水质氮磷营养研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对珠江口国家863计划"滩涂红树林种植-养殖系统耦验示范研究"基地中3个系统12个红树种植-养殖塘的浮游藻类和氮磷营养盐进行了1年内4次调查研究。结果表明,4种红树植物秋茄、桐花树、木榄、红海榄的单种或组合种植对于DIN和PO4-P均有不同程度的净化作用,但各个塘的浮游藻类均处在富营养化或超富营养化水平。通过对各系统中浮游藻类进行群落等级聚类分析(CLUSTER)和非度量多维测度排序(NMDS)研究,说明红树种植可以改变藻类的群落结构,但红树种植短期内不能降低水体中的藻类丰度和富营养化程度。红树植物和藻类间的复杂内在关系有待更加细致的机理分析与研究。 相似文献
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湿式半自磨机是继破碎机之后,对矿石继续进行湿法破碎与研磨,旨在获得更细颗粒的矿石,以满足选矿机械设备的工艺要求。由于该设备安装在菲律宾,用于金矿开采。为了创建我们公司在国外的行业品牌,我们采用西门子PLC编程器与PROFIBUS通信以及人机界HMI相结合的自动化控制设计理念,并针对湿式半自磨机的控制特点,采用了独特的设计方案,最终使设备成功的运行在菲律宾金矿中。 相似文献
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在高速并联机器人视觉分拣系统中,由于安装误差等原因,视觉系统与传送带以及机器人与传送带之间会存在一定的角度偏差,导致目标物体在分拣系统中的定位精度较低,使机器人末端不能精确抓取动态目标.而且传统的单目视觉定位及跟踪算法存在精度低、运算速度慢等问题,影响视觉分拣系统的计算速度,降低系统的实时性.针对以上问题,提出了一种基于圆特征的单目视觉定位与传送带标定结合的动态目标跟踪算法,首先不需考虑相机坐标系与传送带坐标系的角度偏差,拍摄一个圆形目标,并以光心为顶点构造直椭圆锥的几何成像模型.在此基础上利用其几何关系求取圆心在相机坐标系下的深度信息,再结合传送带标定与张正友标定方法,确定传送带编码器的比例因子以及机器人坐标系和传送带坐标系之间的角度偏差,并实时跟踪圆形目标运动过程中圆心在机器人下的位置.最后,对所提算法和传统算法分别进行实验对比,结果表明,该动态跟踪算法通过圆锥投影的几何关系推导圆心的空间坐标,避免了传统复杂的非线性方程求解,定位精度和计算速度大幅提高.该算法消除了传统算法的角度偏差,平均位置误差为0.82 mm,具有较高的定位精度.运行中系统耗时较短,运行效率得到了有效提高,且误... 相似文献
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胸片中的肺气肿检测算法在临床辅助诊断中具有重要研究意义.针对已有算法缺乏特征通道筛选能力,特征图感受野较小易受局部组织噪声干扰,以及难易样本不均衡等问题,提出了一种基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法EDACD.首先,利用通道注意力模块构建了具有通道选择能力的特征提取网络SE-ResNet及特征金子塔网络SE-... 相似文献
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超复数变换域的视感知内容数字水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对彩色图像内容保护问题,提出一种具有视觉感知属性的超复数频域图像水印嵌入算法.该算法首先用傅氏谱残差方法,在HSI颜色空间提取多分辨率彩色载体图像的归一化显著性区域,再对版权水印混沌置乱加密后,将其嵌入至显著性区域所在的超复数颜色矢量中频段系数中,最终实现对彩色图像显著性内容的盲水印保护.实验表明,该方法能够有效抵抗... 相似文献
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针对大幅面高分辨率光学遥感图像目标检测尚存在着检测精度和效率低的问题,提出了一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法。该算法首先通过显著区域有选择性的引导获取场景中的子区域,将计算资源转移到可能包含目标的区域中,以降低计算复杂度;然后,利用基于单次检测器(YOLO)卷积神经网络目标检测模型获取预选目标;最后,提出目标语义关联抑制对获取的预选目标进行筛选得到有效目标,能够减少虚假目标的干扰,降低虚警率。所提算法在公开NWPU_VHR-10数据集上的平均检测精度为0.865,高于对比算法,在包含更多高分辨率的LUT_VHRVOC-2数据集上,比YOLO的检测效果更好。实验结果表明,所提算法提高了大幅面高分辨率遥感图像的目标检测精度。 相似文献
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为了满足人们对食物识别的需求,提高生活水平,提出了一种在Android设备上的实时食物识别系统.该系统可通过深度学习的方法对食物目标进行识别,并利用Android网络通信技术对该食物目标的营养参数进行查询并显示.同时,提出了一种跳跃卷积神经网络,在识别任务上保持识别精度的同时,降低了网络复杂度.最终使用HTTP协议对信息进行发送与接收,经实验对比验证,所设计系统具有较好的食物识别性能. 相似文献