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为了更加有效地预测图像中吸引视觉注意的关键区域,该文提出一种融合相位一致性与2维主成分分析(2DPCA)的显著性方法。该方法不同于传统的利用相位谱的方式,而是提出采用相位一致性(PC)获取图像中重要的特征点和边缘信息,经快速漂移超像素优化后,融合局部和全局颜色对比度,生成低层特征显著图。接着提出利用2DPCA提取图像块的主成分后,计算主成分空间中图像块的局部和全局可区分性,得到模式显著图。最后,通过空间离散度度量分配合适的权重,使两者融合,提取显著性区域。在两种人眼跟踪数据库上与5种经典算法的实验对比结果表明,该算法能更加准确地预测人眼视觉关注点。 相似文献
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为充分利用高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,该文提出一种基于空谱联合的多假设预测压缩感知重构算法。将高光谱图像分组为参考波段图像和非参考波段图像,参考波段图像利用光滑Landweber投影算法重构,对于非参考波段图像,引入空谱联合的多假设预测模型,提高重构精度。非参考波段图像中每个图像块的预测值不仅来自非参考波段图像未经预测的初始重构值的相邻图像块,而且来自参考波段重构图像相应位置及其邻近的图像块,利用预测值得到测量域中的残差,然后对残差进行重构并对预测值进行修正,此残差比原图像更稀疏,且算法采用迭代方式提高重构图像的精度。借助Tikhonov正则化方法求解多假设预测的权重系数,并基于结构相似性判断是否改变多假设预测搜索窗口大小,最后利用交叉验证计算重构算法终止迭代的判据参数。实验结果表明,所提算法优于仅利用空间相关性或谱间相关性进行预测和不预测的重构算法,其重构图像的峰值信噪比提高2 dB以上。 相似文献
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由于移动源污染遥感监测受到复杂外部环境影响,难以通过传统统计方法建立车辆行驶工况与污染排放之间的相关性模型,为此开展了基于移动源遥感监测的影响因素分析及排放预测的研究。首先利用Spearman相关性分析排除与移动源污染物主要排放气体CO、HC、NO气体浓度无相关性的因素;其次使用Lasso算法确定各成分的关键影响因子,并采用神经网络构建污染物排放预测模型;最后在测试集上验证该模型用于移动源污染排放主要成分预测的有效性。模型预测的结果表明,基于特征筛选的移动源污染排放数据预测神经网络模型具有较高的预测精度,可以降低城市移动源污染排放检测成本并为相关部门制定相关政策提供数据支持。 相似文献
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一个多世纪以来,传统固定电话业务一直是整个电信行业盈利的“黄油”,其商业模式的特征就是收费与距离相关。现在它正在被移动话音业务分流,被VoIP业务替代,逐步走向衰落。根据Infonetics的数据,2005年全球使用VoIP的家庭数量超过2400万;2009年,将达到1.31亿。目前,美国超过1/3的大型公司采用VoIP;到2010年,采用VoIP的大型公司将超过2/3。从业务量上看,VoIP在某些路由上已经超过50%,正在向100%迅速发展。 相似文献