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提出了微分Haar_Gaussian小波变换算法并将其应用于边缘检测,在空域和频域中进行变换,并应用带宽匹配方法和远心测量光学系统,提高了运算速度,通过对实际大景深物体离焦像的边缘测量,得到了准确的结果。 相似文献
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中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。 相似文献
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裂纹前端的断裂过程区是引起岩石非线性断裂及尺寸效应的主要原因。利用数字图像相关技术对砂岩开展了三点弯曲梁实验,获得观测区域高精度的全场位移和应变数据,根据断裂韧带区域水平位移和水平应变的分布特征,结合裂尖岩石颗粒变化的微观分析,提出采用裂纹尖端水平位移波动性和水平应变突变性所得到的波动系数和水平应变突变值,确定断裂过程区形状和临界尺寸的方法。结果表明:砂岩断裂过程区的形状为不规则的狭长带状区域,断裂过程区的临界长度为11~13mm,临界宽度为1.58~2.36mm。断裂过程区区域内形变在趋向裂尖时呈指数增加,但其单位区域内的形变增量呈波动状态。该方法能够更加准确判断岩石断裂过程区的范围,有助于分析岩石的非线性断裂特性。 相似文献
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The Gerchberg–Saxton (G-S) algorithm is a phase retrieval algorithm that is widely used in beam shaping and optical information processing. However, the G-S algorithm has difficulty obtaining the exact solution after iterating, and an approximate solution is often obtained. In this paper, we propose a series of modified G-S algorithms based on the Fresnel transform domain, including the single-phase retrieval (SPR) algorithm, the double-phase retrieval (DPR) algorithm, and the multiple-phase retrieval (MPR) algorithm. The analysis results show that the convergence of the SPR algorithm is better than that of the G-S algorithm, but the exact solution is not obtained. The DPR and MPR algorithms have good convergence and can obtain exact solutions; that is, the information is recovered losslessly. We discuss the security advantages and verification reliability of the proposed algorithms in image encryption. A multiple-image encryption scheme is proposed, in which n plaintexts can be recovered from n ciphertexts, which greatly improves the efficiency of the system. Finally, the proposed algorithms are compared with the current phase retrieval algorithms, and future applications are discussed. We hope that our research can provide new ideas for the application of the G-S algorithm. 相似文献
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The development of display technology has continuously increased the requirements for image resolution. However, the imaging systems of many cameras are limited by their physical conditions, and the image resolution is often restrictive. Recently, several models based on deep convolutional neural network (CNN) have gained significant performance for image super-resolution (SR), while extensive memory consumption and computation overhead hinder practical applications. For this purpose, we present a lightweight network that automatically searches dense connection (ASDCN) for image super-resolution (SR), which effectively reduces redundancy in dense connection and focuses on more valuable features. We employ neural architecture search (NAS) to model the searching of dense connections. Qualitative and quantitative experiments on five public datasets show that our derived model achieves superior performance over the state-of-the-art models. 相似文献