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基于高斯混合模型的图像分割方法的研究,欧垚江,于双元,高斯混合模型(GMM)是图像分割中一个常用模型,但由于高斯混合模型是对孤立的点考虑导致了分割的结果对于噪声很敏感。考虑了像素之�
针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像
针对传统大动态范围图像数据压缩方法易受场景变化影响,量化后的8位显示图像整体模糊、图像细节和弱小目标丢失问题,提出了一种基于直方图重建图像细节增强算法。对图像直方图统计值进行重新赋值,保留图像中出现的
基于GSOFM的分形图像压缩方法,郭建威,,本文针对分形图像压缩编码中编码时间长的特点,给出了一种结合神经网络和多尺度分析的分形编码方法。通过多尺度的逐次逼近和KNN�
基于形状约束的快速图像分割方法,王斌,牛丽军,文中提出一种基于形状约束的快速图像分割算法,该算法首先基于图像矩对齐形状先验,然后利用局部保持映射方法将高维空间中稀疏的
针对P-M非线性扩散模型以及自蛇模型对图像滤波的不足,为了充分利用两种模型各自的优势,提出了一种新的基于自蛇模型与P-M扩散模型相混合的去噪方法,同时在其扩散方程中添加了忠诚项,这样噪声去除与边缘保留
极光卵对于研究磁层结构和能量存储是非常重要的。提出一种基于区域生长的极光图像分割算法。首先根据极光图像的特点,对原始图像进行预处理,根据预处理后图像的灰度特性,选取一组能正确代表目标区域的种子像素;其
为了提高基于内容图像检索系统的速度和精度,提出了一种基于t-SNE卷积编码的图像检索方法。该方法首先采用一个高精度卷积神经网络模型提取图像特征,然后通过定量分析模型不同层特征的检索性能,选择出最佳特征
基于稀疏表示分类的图像检索方法,付海燕,赫然,传统的图像检索基于底层图像特征的相似性,采用K邻近法进行检索排序。由于语义鸿沟的存在,底层图像特征会影响检索结果的准确率��
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