靶艇目标精准射击控制方法研究仿真

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作者 杨伟华 高杰 《计算机仿真》 北大核心 2021年第6期22-26,103,共6页

靶艇目标射击的精准度是评价该武器的重要指标,但在现实环境中存在不同程度的干扰因素,导致射击飞行弹道会脱离原本的标准弹道,无法命中目标。为此提出一种靶艇目标精准射击控制方法。对目标射击的干扰成因、射击目标误差、目标中心判... 靶艇目标射击的精准度是评价该武器的重要指标,但在现实环境中存在不同程度的干扰因素,导致射击飞行弹道会脱离原本的标准弹道,无法命中目标。为此提出一种靶艇目标精准射击控制方法。对目标射击的干扰成因、射击目标误差、目标中心判定误差以及目标射击运动误差等方面进行系统性的分析,并计算出射击相关参数,利用目标射击的飞行原理,在不同条件因素下构建目标射击弹道模型框架,并设计出一条预期理想的标准射击弹道,根据模型的主动段、自由段以及自由段顺序计算出误差干扰结果,并利用蒙特卡洛统计方法分析射击精准度,从而完成靶艇目标精准射击控制。仿真结果表明,靶艇目标精准射击控制方法的误差率较小,射击命中率较高,且具有较高的射击精准度。 展开更多

关键词 靶艇目标射击 目标精准射击 控制方法

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基于共轭梯度法和全变差正则化的图像复原

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作者 张彬 孙菁聪 王胜文 《中国传媒大学学报（自然科学版）》 2018年第6期14-18,共5页

当图像边界满足齐性Dirichlet条件时,正则化图像复原问题可归结为求解系数矩阵为含有正则化参数的线性方程组。为了更好地复原退化图像的边缘细节,选取原图像的全变差函数为正则化函数,取定适当的正则化参数,用共轭梯度法求解线性方程... 当图像边界满足齐性Dirichlet条件时,正则化图像复原问题可归结为求解系数矩阵为含有正则化参数的线性方程组。为了更好地复原退化图像的边缘细节,选取原图像的全变差函数为正则化函数,取定适当的正则化参数,用共轭梯度法求解线性方程组而得到复原图像。仿真结果表明:与Tikhonov正则化复原方法相比较,全变差约束能更好地保留图像的细节,对模糊图像能够取得比较满意的复原效果。从GMG和LS两种客观指标也说明了这一点。 展开更多

关键词 图像复原 全变差 共轭梯度法 分块Toeplitz矩阵

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中文电子签名认证的预处理技术研究

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作者 谢晓飞 邵斌 《贵阳金筑大学学报》 2005年第1期101-103,共3页

中文电子签名认证的预处理技术包括阈值技术、字切分和规范化 ,本文对这几种技术进行了全面的分析 ,并给出了相应的实验结果。

关键词 签名认证 二值化 阀值 字切分 规范化

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基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用 被引量：3

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作者 陈甦欣 晏文彬 吕华鑫 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第7期920-924,共5页

文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集... 文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。 展开更多

关键词 图像分割 基于区域的水平集方法 活动轮廓模型 Nesterov加速梯度(NAG)算法 热重启学习率

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心血管造影图像的分割与诊断 被引量：2

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作者 庄宇 陈光彪 付庄 《机械与电子》 2018年第4期16-19,37,共5页

针对心血管造影图像,提出了一种新的血管分割方法,并实现了血管狭窄位置的自动诊断。血管分割中提出了基于Hessian矩阵多尺度增强的新血管函数,在增强的特征图上采用了种子点的自动化选取和双阶段区域增长的分割方法提取了血管轮廓。在... 针对心血管造影图像,提出了一种新的血管分割方法,并实现了血管狭窄位置的自动诊断。血管分割中提出了基于Hessian矩阵多尺度增强的新血管函数,在增强的特征图上采用了种子点的自动化选取和双阶段区域增长的分割方法提取了血管轮廓。在此基础上进行了血管骨架提取,骨架点搜索和直径测量,实现了全自动的狭窄诊断。实验结果表明,新的血管分割方法能够提取出较精准的主分支轮廓,对细小血管也有良好的增强和分割效果,血管狭窄的自动诊断,计算速度快,诊断结果较准确,能够对医生的最终判断提供辅助参考和量化依据。 展开更多

关键词 造影图像 血管分割 自动诊断

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基于约束关系的平面立体三维重建

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作者 郭航 储珺 高满屯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第25期62-64,72,共4页

提出一种基于约束的平面立体三维重建算法。该算法采用参数化方式来表示空间直线及其投影,这种参数化方式能满足数字图像中直线提取所需的唯一性、有界性及均匀性条件。依据平面立体投影线图的拓扑结构隐含的三维信息,建立平面立体上棱... 提出一种基于约束的平面立体三维重建算法。该算法采用参数化方式来表示空间直线及其投影,这种参数化方式能满足数字图像中直线提取所需的唯一性、有界性及均匀性条件。依据平面立体投影线图的拓扑结构隐含的三维信息,建立平面立体上棱线、表面空间位置参数之间的约束方程,联立约束方程组求其最小二乘解,恢复出平面立体的三维结构。研究成果可用于计算机视觉和智能CAD系统。 展开更多

关键词 三维重建 线图 轴测投影 平面立体 约束

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航空数字化仪表中动画显示技术的应用 被引量：1

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作者 于化龙 马齐爽 《微计算机信息》 2004年第5期71-72,12,共3页

针对实际的航空数字化仪表,给出了SVGA显示模式下动画显示的实现过程,其中包括了直接写屏技术、双缓冲技术等,并提出了一种利用显存自身实现双缓冲动画显示的新方法。

关键词 数字化仪表 SVGA 动画 双缓冲

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图像去雾方法研究

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作者 何文超 郭盼 王国健 《科技资讯》 2017年第28期250-251,共2页

论文介绍了当前单幅图像去雾方法,并着重阐述了大气散射物理模型中各参数的含义以及参数估计方法,采用暗元色先验理论对单幅图像去雾。实验结果表明,基于暗原色先验理论的图像去雾方法有效可行。

关键词 暗原色先验 去雾 图像处理

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基于改进卷积神经网络的复杂背景下玉米病害识别 被引量：50

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作者 樊湘鹏 周建平 +1 位作者 许燕 彭炫 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期210-217,共8页

为解决田间环境复杂背景下病害识别困难、识别模型应用率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的玉米病害识别方法,探讨了数据集的品质对建立模型性能的影响。利用复杂背景下的玉米病害图像进行数据增强、背景去除、图像细分割和归... 为解决田间环境复杂背景下病害识别困难、识别模型应用率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的玉米病害识别方法,探讨了数据集的品质对建立模型性能的影响。利用复杂背景下的玉米病害图像进行数据增强、背景去除、图像细分割和归一化等处理,设计了具有5层卷积、4层池化和2个全连接层的卷积神经网络结构,利用L2正则化和Dropout策略优化网络,对复杂背景下的玉米9种病害进行识别训练和测试,优化后的CNN模型平均识别精度为97.10%,比未优化的网络模型提高9.02个百分点。利用不同大小、不同品质的数据集对优选网络进行训练和测试,数据增强后比原始样本平均识别精度提高了28.17个百分点;将复杂背景去除后,模型性能进一步提升,识别精度达到97.96%;对数据集进行细分割处理后,平均识别精度为99.12%,表明卷积神经网络需要大量的训练数据,且数据集需有一定的代表性和品质。开发了基于移动端的玉米田间病害识别系统,系统测试结果表明,平均识别准确率为83.33%,系统能够实现田间复杂环境下的玉米病害识别。 展开更多

关键词 玉米 病害识别 改进卷积神经网络 复杂背景 手机识别系统

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基于引力的网格聚类算法

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作者 李卫平 张志鸿 《光盘技术》 2006年第5期39-41,共3页

数据挖掘中的聚类在各行各业都有广泛应用,本文提出了基于网格的万有引力聚类算法(GGBCA),通过网格聚类(GBCA)的思想生成一系列的高密度网格,然后对高密度网格进行万有引力聚类,该算法考虑了类的大小对聚类结果的影响,提高了聚类效果。

关键词 聚类 网格 高密度网格 万有引力聚类

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基于多颜色分量CLBP提取的浮选泡沫状态识别 被引量：5

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作者 梁秀满 田童 +2 位作者 刘文涛 牛福生 刘振东 《中国矿业》 北大核心 2020年第12期183-187,192,共6页

针对不同状态的浮选泡沫图像之间纹理结构相似、颜色差异不明显的问题,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV)颜色空间的完全局部二进制模式(CLBP)纹理提取的浮选泡沫状态识别方法。首先使用双域去噪在保留纹理细节的同时滤除图像噪声;... 针对不同状态的浮选泡沫图像之间纹理结构相似、颜色差异不明显的问题,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV)颜色空间的完全局部二进制模式(CLBP)纹理提取的浮选泡沫状态识别方法。首先使用双域去噪在保留纹理细节的同时滤除图像噪声;然后转换为HSV图像,在H、S和V颜色分量上分别提取三个尺度的CLBP纹理特征,将提取的纹理特征归一化后线性排列,建立高维度的纹理分类模型;最后通过一对一模式的支持向量机分类器对四类泡沫状态的样本集进行纹理提取后的分类训练与测试。结果表明,该方法对不同浮选泡沫状态的分类正确率较高,优于其他纹理描述方法,适用于浮选泡沫状态的识别。 展开更多

关键词 泡沫浮选 纹理识别 完全局部二进制模式 支持向量机

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基于NSCT与优化的ICM的医学图像融合方法

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作者 杨青 《昆明冶金高等专科学校学报》 2024年第6期64-72,共9页

针对传统多模态医学图像融合结果存在边缘模糊、细节纹理丢失等问题,提出将非下采样轮廓波变换和交叉视觉皮质模型结合的图像融合方法,并利用混合遗传算法自动优化ICM参数,以达到最佳融合效果。首先利用非下采样轮廓波变换NSCT对多源图... 针对传统多模态医学图像融合结果存在边缘模糊、细节纹理丢失等问题,提出将非下采样轮廓波变换和交叉视觉皮质模型结合的图像融合方法,并利用混合遗传算法自动优化ICM参数,以达到最佳融合效果。首先利用非下采样轮廓波变换NSCT对多源图像进行多尺度、多方向分解;然后对高频子带系数采用优化参数的ICM方法进行融合;这种方法能保留更多的细节信息,对低频子带系数采用基于加权局部能量与改进八邻域加权求和修正拉普拉斯算子的方法进行融合;同时能保存能量和提取细节;最后进行NSCT逆变换,得到融合图像。实验证明,该方法无论在视觉效果上,还是在客观评价指标上,都优于其他方法,具有较好的融合效果。 展开更多

关键词 医学图像融合 混合遗传算法 交叉视觉皮质模型 非下采样轮廓波变换

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