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采用光学检测法对高温铸坯进行表面裂纹在线检测,将高亮度绿色激光线光源照射到铸坯表面,利用激光的单色性在摄像机镜头前加装窄带滤色镜去除高温铸坯表面辐射光的影响,从而提高图像的对比度.通过非抽样小波对铸坯表面图像进行分解,计算分解后得到的低频分量和原始图像的尺度共生矩阵,以及高频分量的灰度共生矩阵,作为图像的纹理特征,并输入基于AdaBoosting算法的分类器进行分类.利用该方法对表面裂纹、水痕、渣痕、氧化铁皮和振痕等五种缺陷和伪缺陷样本进行识别,表面裂纹的识别率达86.75%,总体识别率达87.16%
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为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快
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针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能
文档格式:PDF 文档大小:824.08KB 文档页数:4
给出了一套通过近景摄影来进行摄影镜头畸变校正的完整方法,它包括准备标靶并摄影、计算机自动识别和匹配标靶标志点、运用最小二乘法解镜头畸变校正系数等步骤.详细讨论了自动识别和匹配标靶算法的各个步骤,包括预处理,二值化,图像分割、细化,线条检测,标志点判别,重建标靶网格和标靶匹配等.在这些算法的基础上,实现了一个完整的系统.通过实例证明了这套方法的正确性和有效性
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5.1 信息隐藏的概念 5.2 隐藏信息的基本方法 5.3 数字水印 5.4 数字隐写 5.5 数字指纹 •空域算法,变换域算法 •压缩域算法,NEC算法,生理模型算法 •技术模型,分类与应用 •空域水印,DCT水印 •技术模型, •典型数字图像隐写算法 •基本概念和模型 •数字指纹编码,数字指纹协议
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基于高性能的YOLOv3目标检测算法,提出一种分阶段高效火车号识别算法。整个识别过程分为两个阶段:第一阶段在低分辨率全局图像中检测出火车号区域位置;第二阶段在局部高分辨率图像中检测出组成火车号的字符,根据字符的空间位置关系搜索得到12位火车号,并利用每个字符的识别置信度及火车号编码规则进行校验得到最终火车号。另外,本文提出一种结合批一化因子和滤波器相关度的剪枝算法,通过对两个阶段检测模型的剪枝,在保证识别准确率不降(实验中略有提升)的条件下降低了存储空间占用率和计算复杂度。在现场采集的1072幅火车号图像上的实验结果表明,本文提出的火车号识别算法达到了96.92%的整车号识别正确率,平均识别时间仅为191 ms
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对银行的三种营业模型进行分析后指出,现代“机—机”模型是未来银行的必然经营方式,而其关键技术是储户的身份甄别和确保交互信息在网路中的安全。提出了两种安全性控制策略,即双密钥(伴随密钥)与语音智能识别,前者绕过了身份直接甄别,后者则是用动态语音代替动态图像来甄别身份。最后对问题求解策略及算法给出了框架性描述
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讨论了广义二阶流体的脉冲泊肃叶流动,引入黎曼-刘维尔分数阶微分建立本构方程,结合不可压缩流体时间分数阶动量方程,得到控制方程.利用傅里叶正弦变换和分数阶拉普拉斯变换,获得流体速度解析解.利用Stehfest算法对结果进行数值模拟,通过图像讨论了分数阶参数以及延迟时间对流动的影响.结果表明速度过冲现象主要取决于动量方程的时间分数阶参数
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根据零水印概念,提出一种基于小波和混沌的多重水印零嵌入算法.该算法利用小波零树结构构造匹配矩阵,然后用其加载已由混沌空域置乱的多重二值图像水印.算法实现了多重水印的零嵌入,从根本上保证了水印的不可见性,并能够进行分级盲检测.实验表明,该方法鲁棒性较强,安全性良好,具有可靠性和可行性
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