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91.
U I图像是恒定电流中的一个基本图像, 它应用广泛. 本文利用数形结合的原理探讨了其在求非线性
元件功率中的应用, 从而提高学生利用图像解决问题的能力 相似文献
92.
针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化。首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别。通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5%以上,为火灾图像识别提供了一种新思路。 相似文献
93.
94.
卫星平台振动和反射镜震颤会引起遥感图像中的振荡畸变。这类畸变难以通过常用的几何校正方法消除。对此,提出了一种使用压缩感知的几何校正方法。该方法基于有理函数模型(RFM)进行几何校正。在校正过程中,利用初始的RFM计算出地面控制点(GCPs)在图像中的投影坐标与实际成像坐标之间的偏差(称为投影偏差),以地面控制点处的投影偏差作为采样值,使用压缩感知技术重构出所有像元处的投影偏差,并据此对RFM进行像方补偿;利用经过补偿的RFM进行遥感图像纠正。通过补偿,消除了振荡畸变引起的RFM模型误差,进而提高校正性能。利用实测数据验证了该方法的有效性,并通过仿真数据分析了地标点的数量与分布对该几何校正方法性能的影响。 相似文献
95.
96.
在Demons算法的基础上, 将扩散过程看作图像配准, 建立一种新的基于图像配准的Demons 去噪模型. 实验表明, 该模型去噪效果优于经典的Perona-Malik模型, 排除了模型的病态性. 考虑到新模型在图像去噪过程中仅靠梯度信息表示图像的局部特征还不完善, 故将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到此模型中, 提出了一种新的梯度和曲率双重驱动力的图像去噪模型. 分析和仿真结果表明, 两种新模型都可有效抑制噪声, 清晰度也有明显的提高, 其中双重驱动力的图像去噪模型去噪效果更具优越性. 相似文献
97.
微波热致超声成像技术通过向物体发射微波脉冲, 导致物体吸收电磁波温度迅速升高, 产生瞬时压力波, 从而激发产生超声波信号, 通过传感器对产生的超声波信号进行采集并成像, 最终还原了反映物体吸收电磁波能量特性的图像, 由于此方法兼具了微波成像的高对比性和超声成像的高分辨率特点, 理论上验证了热声成像技术对早期乳腺肿瘤检测的可行性. 本实验兼顾系统成像深度和分辨率, 采用S波段的微波脉冲信号源对物体进行辐射, 利用圆形扫描方式对待测物体进行检测, 同时为了更好的验证成像性能, 本实验同时使用了肿瘤仿体及实际生物组织进行成像实验. 通过实验分析, 验证了该系统对肿瘤仿体和生物组织检测的有效性, 以及系统的高分辨率和高对比度特性, 为早期乳房肿瘤检测提供了进一步的理论支撑. 相似文献
98.
在图像处理过程中, 为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息, 首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型. 考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化, 将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中, 提出了一个梯度与曲率相结合的新模型. 分析与仿真结果表明, 该模型与Perona-Malik模型相比较保留了更多的图像信息, 有效地增强了图像尖锐的边缘, 同时很好地保持了图像的直线和曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征, 是一个理想的模型. 相似文献
99.
100.
构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法(OTSU)、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。 相似文献