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在开发的铁路扣件检测系统中,RBF-SVM被作为扣件图像分类识别的分类器。核参数的选择是RBF-SVM模型优化研究中的重要问题,将量子粒子群算法应用于参数的优化选择,在[(c,γ)]参数可调范围内产生
重建包含模型真实纹理的彩色三维模型是计算机视觉研究领域的一个重要问题,提出了一种基于2.5维深度图像的三维配准算法,同时利用原始数据中的几何以及纹理信息,对多幅深度图像进行两两配准和全局配准。新算法在
基于概率主题模型的图像标注方法旨在通过学习图像语义进行图像标注,近年来倍受研究人员关注。考虑到类别对图像标注可提供有价值的信息,例如,“高楼”类图像,出现“天空”、“摩天楼”的可能性大于“海水”和“沙
提出了一种在空间域对数字图像进行融合的隐藏技术。该算法利用Ploya概率模型,由多幅图像对一幅秘密图像进行隐藏。为了降低图像融合中的数据膨胀,考虑由少量公开图像产生多幅图像,计算机实验显示该算法能较好
自适应图像复原模型梯度阈值选取研究,王光辉,李红信,改进自适应图像复原模型,能满足中高噪声强度下进行图像复原的要求,但在选取图像梯度阈值时,通过交互迭代,运算量大,耗费时间
从遥感影像中提取水体的传统方法在阴影处和水体浑浊处存在一定局限;机载激光雷达(LiDAR)获取点云数据时水体受阴影和浑浊的影响小,因此使用点云数据提取水体比使用影像数据更加稳健;但点云数据的分辨率低,
为了保持放大后图像清晰且光滑的边缘,提出了一个基于边缘轮廓拟合插值和分水岭变换的边缘修复算法。算法的主要思想是对原始图像进行初始放大,自动确定模糊区域,从而进行修复处理。通过分段三次Hermite插值
介绍了Criminisi算法,并针对其数据项可能导致虚假边缘出现的缺点,引入局部坐标系上的二阶偏导数对其进行改进。此外还对算法中最佳匹配块的搜索进行了优化。实验表明,该算法修复后的图像的主观效果要好于
通过分析Criminisi算法的计算复杂度,得出整个算法的计算复杂度主要取决于其搜索最优匹配块的计算复杂度,且通过分析待修复块优先级的作用,得出整个修复质量与待修复块的优先级密切相关,综合提出了一种Q
传统的基于偏微分方程的图像修复算法需要大量迭代,修复所耗时间较长,复杂度高。针对这一问题,提出了一种小波域的非迭代自适应图像修复算法。该算法对破损图像进行小波分解,找到待修复区域,根据待修复区域及其邻
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