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针对传统的遥感图像分割算法由于计算复杂等原因,造成图像的分割分辨率低,清晰度不高,当图像中的信息量非常大时,对图像分割非常耗时等问题缺陷,为了有效地分割图像,提出了一种改进的多粒度原理和小波算法相结合的遥感图像分割算法;该方法首先采用小波变换对图像的弧度直方图进行小波多尺度变换,并进行分解操作,然后采用粒度合成技术对分解后的图像进行合成;文中采用的是256×256的SAR图像来进行实验对比,结果表明,提出的算法有效地改善了分割效果,分割出的图像边缘效果明显清晰,证明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对当前汽车在混合道路状况下排队等待时间长的问题,设计并实现了一种混合道路状况下基于单片机的汽车智能路径选择系统,系统采用光电传感器进行汽车速度与间距的测量,采用CCD摄像机获取某路段汽车运行情况图像的视频图像,采用SAA7113视频解码器通过抗混叠滤波、A/D转换成数字图像存储到高性能计算机中,汽车智能路径选择引入最大类间方差算法(OTSU),依据车辆和背景的方差动态确定图像分割阀值,获取排队车辆图像区域,按照视频的时间获取车辆的排队等待时间信息;并对获取的数据信息进行分析和处理,最终实现汽车路径的时间最优或路状最优选择;实验结果说明系统选择路径的车辆排队时间与最优等待时间匹配度达到98%,误差控制在2.5%以内,并且系统具有超高的稳定性,应用前景广阔。 相似文献
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