针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部
针对传统特征匹配算法在实际的应用中存在搜索范围广、无关特征点多等问题,提出一种基于显著性区域检测特征匹配方法。首先利用显著性区域检测算法滤除图像中的背景,获取图像显著性区域;在此基础上利用SURF(S
传统探伤都是通过大量的人力对探伤图逐一判断,探伤效率低下,正确率不高。本文针对探伤A超图像序列提出了一种自动识别探伤的算法。通过分析探伤图像,首先对原图进行k-means聚类的分割,得到带有虚景的探伤
为了提升信号检测算法的性能,提出了一种改进型V-BLAST算法,在最先检测层保留了K个与判决统计量欧氏距离最近的星座点,其他各层依旧采用V-BLAST算法,从而降低了误码传播的可能性。通过仿真,设定了
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