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紋理特征

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征，基于這種統計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數應用于NSCT域，實驗結果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標簽： NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時間： 2013-10-23

    上傳用戶：thuyenvinh

  • 基于CUDA的紅外圖像快速增強算法研究

    針對紅外圖像邊緣模糊，對比度低的問題，文中研究了改進的中值濾波和改進的Sobel邊緣檢測對紅外圖像進行處理。在對處理后圖像的特征進行分析的基礎上，研究了改進的Laplace金字塔分解的圖像融合算法，并基于CUDA并行處理技術，在可編程GPU上實現了紅外圖像快速增強的目的。該算法結合GPU的內存特點，應用紋理映射、多點訪問、并行觸發技術，優化數據的存儲結構，提高數據處理速度，適用于對紅外圖像增強的實時性要求較高的領域。實驗結果表明，該算法有較好的并行特性，能充分利用CUDA的并行計算能力，提高了紅外圖像增強的實時性，處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時加速比達32.189。

    標簽： CUDA 紅外圖像 算法研究

    上傳時間： 2014-01-03

    上傳用戶：mh_zhaohy

  • 光電二極管檢測電路噪聲分析

    使用光電二極管檢測光電信號。由于光電信號一般比較微弱，容易受到干擾，所以需要對信號的噪聲特征進行分析，并在所得出結論的基礎上設計出相應噪聲處理電路，以解決噪聲的問題。

    標簽： 光電二極管 檢測電路 噪聲分析

    上傳時間： 2014-11-24

    上傳用戶：zhaoman32

  • 基于改進SIFT算法的圖像匹配方法研究

    SIFT算法具有旋轉、平移、尺度縮放和亮度的變化保持不變性的優點，也有算法復雜、計算時間長的缺點。本文提出了以街區距離代替歐式距離的新方法，來提高SIFT特征匹配效率，縮短匹配時間，提高SIFT算法的實時性。實驗結果表明，該方法在保持圖像匹配率和算法魯棒性的同時，可以減少運算時間。

    標簽： SIFT 算法 圖像匹配 方法研究

    上傳時間： 2013-10-28

    上傳用戶：zhangzhenyu

  • 電磁導波激勵脈沖群最佳重復頻率確定

    電磁導波檢測技術因其非接觸耦合的特性已被廣泛應用于各種金屬管道無損檢測領域中，但導波的激勵脈沖群重復頻率的確定長久以來卻沒有一個有效的解決方法。為此，本文提出了以有、無缺陷的重復脈沖群檢測信號的相關性作為判別標準，選取電磁導波激勵脈沖群最佳重復頻率，并從檢測信號特征提取和識別的角度驗證了本文選取的激勵脈沖群最佳重復頻率可有效提高導波檢測信號之間的區分度，減小檢測信號間的干擾，提高缺陷識別的準確性。

    標簽： 電磁導波 激勵 脈沖群 重復

    上傳時間： 2013-11-04

    上傳用戶：ywcftc277

  • 高精度ADC

    特征： 分辨率： 24 位（無失碼） 有效位數： 21位（ PGA = 128 特征： 分辨率：24位（無失碼） 有效位數：21位 輸出碼率：10Hz/80Hz（可選） 通道固定增益：128倍 對50Hz、60Hz噪聲抑制：-100dB 工作電壓：2.5v – 6v 可選擇的內外置晶振 簡單的SPI接口 應用場合： 電子秤、數字壓力傳感器； 血壓計等醫療儀器； 微弱信號測量及工業控制 其他相關資料需求：18938649401@189.cn 18938649401

    標簽： ADC 高精度

    上傳時間： 2013-11-19

    上傳用戶：英雄

  • 一種改進的LPCC參數提取方法

    為了提高語音信號的識別率，提出了一種改進的LPCC參數提取方法。該方法先對語音信號進行預加重、分幀加窗處理，然后進行小波分解，在此基礎上提取LPCC參數，從而構成新向量作為每幀信號的特征參數。最后采用高斯混合模型（GMM）進行說話人語音識別，實驗表明新特征參數取得了較好的識別率。

    標簽： LPCC 參數提取

    上傳時間： 2013-10-10

    上傳用戶：asdgfsdfht

  • 主成分分析的圖像壓縮與重構

    針對圖像占用空間大，特征表示時維數較高等的缺點，系統介紹了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA進行圖像數據壓縮與重建的基本模型。實驗結果表明，利用PCA能有效的減少數據的維數，進行特征提取，實現圖像壓縮，同時并根據實際需要重建圖像。

    標簽： 主成分分析 圖像壓縮

    上傳時間： 2013-10-29

    上傳用戶：JGR2013

  • 針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法

    提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個具有良好分類特性的特征參數，輸入構建的LS-SVM分類器，以達到檢測載密圖像的目的。實驗結果表明，該算法的檢測正確率較高，檢測速度快，能夠實現針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。

    標簽： JPEG 圖像 分析算法

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：dddddd55

  • 基于幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測

    基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎上，優化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點，運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態情況，實現了動態背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。

    標簽： 幀間差分 模板匹配 運動目標檢測

    上傳時間： 2013-10-09

    上傳用戶：ifree2016

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