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3D Seismic Data Reconstruction based on Weighted Fast Iterative Shrinkage Thresholding algorithm
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作者 Zhang Hua Qiu Da-Xing +3 位作者 Mo Zi-Fen Hao Ya-Ju Wu Zhao-Qi Dai Meng-Xue 《Applied Geophysics》 2025年第1期22-34,231,232,共15页
Data reconstruction is a crucial step in seismic data preprocessing.To improve reconstruction speed and save memory,the commonly used three-dimensional(3D)seismic data reconstruction method divides the missing data in... Data reconstruction is a crucial step in seismic data preprocessing.To improve reconstruction speed and save memory,the commonly used three-dimensional(3D)seismic data reconstruction method divides the missing data into a series of time slices and independently reconstructs each time slice.However,when this strategy is employed,the potential correlations between two adjacent time slices are ignored,which degrades reconstruction performance.Therefore,this study proposes the use of a two-dimensional curvelet transform and the fast iterative shrinkage thresholding algorithm for data reconstruction.Based on the significant overlapping characteristics between the curvelet coefficient support sets of two adjacent time slices,a weighted operator is constructed in the curvelet domain using the prior support set provided by the previous reconstructed time slice to delineate the main energy distribution range,eff ectively providing prior information for reconstructing adjacent slices.Consequently,the resulting weighted fast iterative shrinkage thresholding algorithm can be used to reconstruct 3D seismic data.The processing of synthetic and field data shows that the proposed method has higher reconstruction accuracy and faster computational speed than the conventional fast iterative shrinkage thresholding algorithm for handling missing 3D seismic data. 展开更多
关键词 data reconstruction fast iterative shrinkage thresholding prior support set weighted operator
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Fast recursive algorithm for two-dimensional Tsallis entropy thresholding method 被引量:2
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作者 Tang Yinggan Di Qiuyan Guan Xinping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第3期619-624,共6页
Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obst... Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obstacle to real time image processing systems. A fast recursive algorithm for 2-D Tsallis entropy thresholding is proposed. The key variables involved in calculating 2-D Tsallis entropy are written in recursive form. Thus, many repeating calculations are avoided and the computation complexity reduces to O(L2) from O(L4). The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by experimental results. 展开更多
关键词 image segmentation thresholdING Tsallis entropy fast recursive algorithm
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Impairment of extra-high frequency auditory thresholds in subjects with elevated levels of fasting blood glucose
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作者 Anindya Das Ahmed Faisal Sumit +3 位作者 Nazmul Ahsan Masashi Kato Nobutaka Ohgami Anwarul Azim Akhand 《Journal of Otology》 CSCD 2018年第1期29-35,共7页
This study was performed to assess whether there is an association between elevated Fasting Blood Glucose(FBG) and hearing impairment in Bangladeshi population. A total of 142 subjects(72 with elevated FBG; 70 control... This study was performed to assess whether there is an association between elevated Fasting Blood Glucose(FBG) and hearing impairment in Bangladeshi population. A total of 142 subjects(72 with elevated FBG; 70 control) were included in the study. The mean auditory thresholds of the control subjects at 1,4,8 and 12 kHz frequencies were 6.35 ± 0.35,10.07 ± 0.91,27.57 ± 1.82, 51.28 ± 3.01 dB SPL(decibel sound pressure level), respectively and that of the subjects with elevated FBG were 8.33 ± 0.66,14.37 ± 1.14, 38.96 土 2.23, and 71.11 ± 2.96 dB.respectively. The auditory thresholds of the subjects with elevated FBG were significantly(p < 0.05) higher than the control subjects at all the above frequencies, although hearing impairment was most evidently observed at an extra-high(12 kHz) frequency. Subjects with a long duration of diabetes(>10 years) showed significantly(p < 0.05) higher level of auditory thresholds at 8 and 12 kHz, but not at 1 and 4 kHz frequencies,compared to subjects with shorter duration of diabetes(≤10 years). In addition, based on the data of odds ratio, more acute impairment of hearing at the extra-high frequency was observed in diabetic subjects of both older(>40 years) and younger(<40 years) age groups compared to the respective controls. The binary logistic regression analysis showed a 5.79-fold increase in the odds of extra-high frequency hearing impairment in diabetic subjects after adjustment for age, gender and BMI. This study provides conclusive evidence that auditory threshold at an extra-high frequency could be a sensitive marker for hearing impairment in diabetic subjects. 展开更多
关键词 fastING blood glucose HEARING IMPAIRMENT AUDITORY thresholds Extra-high FREQUENCY
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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法
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作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页
基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多
关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值
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基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法 被引量:19
5
作者 刘亮 王平 孙亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第3期20-24,共5页
针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再... 针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再引入自适应阈值,根据灰度值的大小对候选点进行分类;最后,根据分类结果,使用不同的检测模板对候选点进行再次筛选,获得最佳匹配角点.仿真结果表明该改进算法不仅可以提取出更多的有效角点,较好的克服阈值选择不当造成的角点丢失或冗余,而且对于噪声具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 fast算法 角点检测 灰度变化 自适应阈值
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基于FAST改进的快速角点探测算法 被引量:20
6
作者 燕鹏 安如 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期1104-1108,1115,共6页
提出了一种改进的快速角点探测算法。该算法基于FAST算法,首先对角点进行粗提取,即如果某点为候选角点,那么在该点的某个圆形邻域的圆周上应有足够多的点,这些点的灰度值与该点的灰度值之差的绝对值应大于自适应阈值;然后利用海森矩阵... 提出了一种改进的快速角点探测算法。该算法基于FAST算法,首先对角点进行粗提取,即如果某点为候选角点,那么在该点的某个圆形邻域的圆周上应有足够多的点,这些点的灰度值与该点的灰度值之差的绝对值应大于自适应阈值;然后利用海森矩阵去除不稳定的边缘点;最后计算候选角点周围邻域内像素点的拉普拉斯值,只有取得拉普拉斯极值的候选点才能最终确定为角点,进一步剔除了虚假角点。实验表明:改进后的算法具有运算量小、定位精度高以及抗噪能力强的特点,更能满足实时应用的要求。 展开更多
关键词 角点探测 海森矩阵 自适应阈值 拉普拉斯极值 fast
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基于频域自适应阈值U-Net卷积神经网络信号去噪方法
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作者 陈圣禹 郭小萍 +1 位作者 臧春华 苏宝玉 《自动化与仪表》 2026年第2期49-55,137,共8页
针对化工过程信号难以通过机理模型获取无噪声数据、神经网络易过拟合的问题,提出一种频域改进型U-Net去噪方法。该方法利用频域正弦波叠加性,解决时域噪声描述难的问题,提升特征提取效率;通过频域数据掩码实现自监督解决损失函数难确... 针对化工过程信号难以通过机理模型获取无噪声数据、神经网络易过拟合的问题,提出一种频域改进型U-Net去噪方法。该方法利用频域正弦波叠加性,解决时域噪声描述难的问题,提升特征提取效率;通过频域数据掩码实现自监督解决损失函数难确定难题,同时在解码层跳跃连接与反卷积后引入自适应阈值,保障特征稀疏性以规避过拟合。对比传统频域阈值法与原始U-Net,结合系统辨识与低阶滤波器的实验结果表明,该方法在信号特征保留、高频噪声抑制上更均衡,系统辨识均方误差降至12.122,低阶滤波器时间常数选择更合理,兼具优异去噪效果、实用性与鲁棒性。 展开更多
关键词 信号去噪 自监督 自编码器 快速傅里叶变换 自适应阈值
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基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法 被引量:2
8
作者 刘艳 李一桐 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期65-71,91,共8页
光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次... 光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次,依据图像局部灰度均值,在每个像素点检测模板内自适应调整阈值,避免灰度变化影响检测效果;最后,根据柔性非极大值抑制的思想设计角点半径抑制原则,筛选鲁棒性更强的角点。在Inria遥感影像数据集上的实验结果表明,FAST-9-12角点检测速度比FAST-12-16,FAST-9-16两种模板提高22%左右,因自适应阈值的提取方式不易受光照影响,检测准确率分别提高4.16和3.11个百分点,实现了图像特征快速和精准检测。 展开更多
关键词 fast角点检测 双重模板 自适应阈值 柔性非极大值抑制 角点半径抑制
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面向分类错误率的自适应FAST算法 被引量:1
9
作者 任胜兵 谢如良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2508-2513,共6页
FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值... FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值和半径非最优时,将会导致分类器错误率较高.由此根据分类器错误率计算每组阈值和半径的抽样概率,当错误率越低,其抽样概率越大,所对应的阈值和半径越接近最优值.由抽样概率构成的代价函数可知,经过多次迭代后,如果错误率较小并且无明显变化,则此时选择出的阈值和半径即为最优.实验结果表明,该算法能够有效进行阈值与半径的自适应选择,减少了特征点的冗余和丢失现象,在保证AdaBoost_FAST算法实时性的同时提高了特征点提取精度. 展开更多
关键词 特征点提取 自适应fast算法 错误率 抽样概率 阈值 半径
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基于若干数据分解技术的优化快速学习网地下水水位预测
10
作者 潘秀昌 潘思成 崔东文 《长江科学院院报》 北大核心 2026年第1期25-33,共9页
为提高地下水水位时间序列预测精度,同时探讨经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)、完整集合经验模态分解(CEEMD)、改进完整集合经验模态分解(ICEEMD)、局部均值分解(LMD)、鲁棒局部均值分解(RLMD)、固有时间尺度分解(ITD)、极... 为提高地下水水位时间序列预测精度,同时探讨经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)、完整集合经验模态分解(CEEMD)、改进完整集合经验模态分解(ICEEMD)、局部均值分解(LMD)、鲁棒局部均值分解(RLMD)、固有时间尺度分解(ITD)、极点对称模态分解(ESMD)、小波变换(WT)、小波包变换(WPT)、经验小波变换(EWT)、变分模态分解(VMD)、奇异谱分析(SSA)、时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)、傅里叶分解(FDM)、辛几何模态分解(SGMD)、逐次变分模态分解(SVMD)17种分解技术在地下水水位时序数据分解中的应用效果,提出基于17种分解技术的爱情进化算法(LEA)-快速学习网(FLN)预测模型。首先,利用EMD等17种分解技术对地下水水位时序数据进行分解处理,得到若干分解分量;其次,基于各分解分量训练集构建适应度函数,利用LEA优化适应度函数获得最佳FLN输入层权值和隐藏层阈值,建立EMD-LEV-FLN等17种模型对各分解分量进行预测和重构;最后,通过云南省草坝地下水监测井2019—2023年逐日水位时间序列预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)WPT-LEV-FLN、EWT-LEV-FLN、FDM-LEV-FLN、TVF-EMD-LEV-FLN模型预测精度最高,预测的平均绝对百分比误差MAPE、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE分别在0.000%~0.001%、0.002~0.020 m、0.002~0.032 m之间,决定系数R^(2)均为1.0000;SSA-LEV-FLN、WT-LEV-FLN、VMD-LEV-FLN模型次之,预测的MAPE、MAE、RMSE、R^(2)分别在0.003%~0.007%、0.041~0.087 m、0.063~0.131 m、0.9995~0.9999之间,其他模型预测精度相对较差,预测的MAPE、MAE、RMSE、R^(2)分别在0.017%~0.033%、0.221~0.417 m、0.385~0.705 m、0.9853~0.9956之间。(2)WPT、EWT、FDM、TVF-EMD分解效果最好,其中WPT不但分解效果好,而且分解分量少,最具优势;SSA、WT、VMD分解效果较好,增加分解分量数可进一步提升分解效果;其他分解效果相对较差,其中SGMD、SVMD分解分量最少,最具潜力。(3)WPT-LEV-FLN模型预测精度高、计算规模小,最具实用价值和实用意义。 展开更多
关键词 地下水水位预测 分解技术 爱情进化算法 快速学习网 权阈值优化 时间序列
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一种基于FastICA的图像隐写提取算法 被引量:1
11
作者 李祁云 李建平 肖书成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1067-1069,1076,共4页
针对隐写术的特点,提出了一种新的隐写提取算法。该算法不同于传统提取算法基于逆嵌入算法的思想,将快速独立分量分析(FastICA)引入提取算法中,进行载体图像与秘密图像的分离。隐写是在真彩色图像的小波系数上进行的,有效地将近几年来... 针对隐写术的特点,提出了一种新的隐写提取算法。该算法不同于传统提取算法基于逆嵌入算法的思想,将快速独立分量分析(FastICA)引入提取算法中,进行载体图像与秘密图像的分离。隐写是在真彩色图像的小波系数上进行的,有效地将近几年来比较热门的隐写术、小波分析与独立分量分析结合在一起。实验验证独立分量分析技术不仅能够用于秘密信息提取而且还能够实现真正的盲提取。 展开更多
关键词 隐写术 快速独立分量分析 小波系数 阈值
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基于优化fastICA盲源分离算法的地震属性融合方法研究 被引量:7
12
作者 邱玥 孙成禹 唐杰 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期733-743,共11页
地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,... 地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。 展开更多
关键词 地震属性 盲源分离 fastICA算法 贝叶斯阈值函数 属性融合
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基于FAST的星图中星的提取方法 被引量:1
13
作者 石汉路 付文兴 +2 位作者 李凯悦 马杰 田金文 《计算机与数字工程》 2015年第10期1799-1802,共4页
在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内... 在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内周围像素点的拉普拉斯值,剔除了虚假角点;然后,利用自适应阈值分割方法和连通性分析,在局部邻域内确定星体像素区域;最后,利用质心法完成质心定位。仿真结果表明:这种方法与矢量法相比,效率相当,但性能更好。 展开更多
关键词 星敏感器 fast角点检测算法 自适应阈值
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自适应阈值FAST特征点检测算法的FPGA实现 被引量:2
14
作者 程彪 黄鲁 《信息技术与网络安全》 2018年第10期82-86,共5页
特征点是计算机视觉中的一种重要的局部特征,它是很多计算机视觉应用的基础。传统的特征点检测算法都是采用通用处理器实现,本文给出了一种基于FPGA的FAST特征点检测算法的硬件实现,利用流水线与并行性技术实现了算法的硬件加速。针对... 特征点是计算机视觉中的一种重要的局部特征,它是很多计算机视觉应用的基础。传统的特征点检测算法都是采用通用处理器实现,本文给出了一种基于FPGA的FAST特征点检测算法的硬件实现,利用流水线与并行性技术实现了算法的硬件加速。针对多样化的环境问题,采用自适应阈值方法来解决单一阈值的不适应问题。实验结果表明,FPGA实现的算法处理视频图像(分辨率为480×272)速度为每帧1.33 ms,在主频只有ARM处理器1/10的情况下,就可达到3.8倍的算法运算速度提升,对纹理丰富程度不同的环境均能够稳定地检测到300~500个特征点,同时达到了精度要求。 展开更多
关键词 FPGA fast 特征点检测 自适应阈值 硬件加速
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基于压缩感知的地震数据同时规则化和插值方法 被引量:1
15
作者 董烈乾 周恒 +3 位作者 桑运云 曾庆芹 范红光 田永庆 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第1期276-284,共9页
地震数据通常期望被放置在规则网格点上进行采集.但实际采集中会由于障碍物等因素的影响,导致采样点偏离预设网格点位置或者造成采样点的缺失.为了同时实现地震数据的偏点规则化与缺失数据的重构,本文基于压缩感知理论提出了一种新的数... 地震数据通常期望被放置在规则网格点上进行采集.但实际采集中会由于障碍物等因素的影响,导致采样点偏离预设网格点位置或者造成采样点的缺失.为了同时实现地震数据的偏点规则化与缺失数据的重构,本文基于压缩感知理论提出了一种新的数学模型,该模型基于融合采样算子,三维曲波变换以及快速迭代阈值算法,实现了对偏点数据和缺失数据的同时规则化和重构处理.融合采样算子结合了规则网格点的二值采样算子与纠正偏点的二维重心拉格朗日算子;快速迭代阈值算法可有效解决地震数据缺失反问题并提高算法的计算效率.应用该技术对模型和实际地震数据进行测试,验证了该方法在改善地震数据品质的优越性. 展开更多
关键词 压缩感知 融合采样 重心拉格朗日 快速迭代阈值 数据规则化和插值
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基于压缩感知的快速Bregman地震数据重建方法 被引量:2
16
作者 孙小东 李傲伟 +4 位作者 秦宁 蒋润 王敬伊 赵亮 孙耀庭 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期62-68,共7页
受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为... 受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为稀疏基。通过Bregman方法将求解L1范数问题分解为一系列子问题,引入快速迭代收缩阈值方法(FISTA)高效、准确地求解子问题,从而实现对缺失数据的高质量重构。结果表明,基于压缩感知的快速Bregman方法可以对构造复杂的地震数据进行高效的重建,并且提高迭代计算的重建精度。对于缺失地震数据的重建,所提方法在效率和精度方面均高于LBM和FISTA方法。 展开更多
关键词 地震数据重建 压缩感知 快速Bregman方法 快速迭代收缩阈值 曲波变换
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一种改进的自适应FAST角点检测算法 被引量:5
17
作者 刘志海 尹翔 《现代电子技术》 2022年第17期70-73,共4页
在FAST角点检测算法中存在阈值设置相对固定的问题,该问题会导致对同一张图片中不同区域的检测效果较差。针对上述问题,提出一种基于OTSU的区域自适应FAST角点检测算法,以此来解决区域检测效果较差的问题。该算法分为两个部分:首先,对... 在FAST角点检测算法中存在阈值设置相对固定的问题,该问题会导致对同一张图片中不同区域的检测效果较差。针对上述问题,提出一种基于OTSU的区域自适应FAST角点检测算法,以此来解决区域检测效果较差的问题。该算法分为两个部分:首先,对图像进行灰度处理,并对图像进行M×N的区域网状分割,再对每一个网格区域内的图像部分使用OTSU算法得到该区域的阈值;其次,采用FAST角点检测算法检测图像中每个区域的角点,并将上一步得到的区域阈值结果导入FAST角点检测算法中。最后进行了实验测试,将该算法与常见的角点检测算法进行对比,实验结果表明,经过区域自适应算法改进后的FAST角点检测算法提高了检测效率和检测精度,漏检和错检的情况大幅度减少。该改进算法能够提高图像区域的检测效果。 展开更多
关键词 fast角点检测 算法改进 图像灰度处理 OTSU 阈值 角点检测 视觉SLAM
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自适应复杂光照的视觉SLAM算法
18
作者 吕艳辉 钟强 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期114-122,共9页
针对视觉同步定位与地图构建算法在低光照和高光照场景下会定位失败和跟踪丢失的问题,提出一种自适应复杂光照的SLAM算法;提出一种全局自适应图像增强算法,利用改进的自适应全局色调映射和自适应gamma变换调节亮度,再使用CLAHE方法调节... 针对视觉同步定位与地图构建算法在低光照和高光照场景下会定位失败和跟踪丢失的问题,提出一种自适应复杂光照的SLAM算法;提出一种全局自适应图像增强算法,利用改进的自适应全局色调映射和自适应gamma变换调节亮度,再使用CLAHE方法调节对比度;提出自适应阈值算法计算FAST角点检测阈值。实验结果表明,与原算法相比,在相应数据集的4个序列上,绝对轨迹误差的均方根误差平均降低了49.85%。 展开更多
关键词 ORB-SLAM3 全局自适应图像增强 CLAHE 自适应阈值 fast角点检测
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基于注入信号与广义S变换能量熵的配电网故障选线方法
19
作者 高淑萍 赵峰 +3 位作者 张志华 宋国兵 赵智慧 董晨 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第32期13844-13855,共12页
针对被动式选线方法在谐振及高阻接地故障中可靠性不足的问题,提出一种基于注入方波信号和广义S变换能量熵的配电网故障选线方法。首先,分析发生单相接地故障时系统内注入信号的分布特征,并在此基础上合理分析注入方波信号的频率选择。... 针对被动式选线方法在谐振及高阻接地故障中可靠性不足的问题,提出一种基于注入方波信号和广义S变换能量熵的配电网故障选线方法。首先,分析发生单相接地故障时系统内注入信号的分布特征,并在此基础上合理分析注入方波信号的频率选择。其次,利用小波阈值算法和快速独立分量分析对注入信号后的零序电流进行预处理,达到滤除噪声和工频分量的效果。最后,对预处理后的零序电流信号进行广义S变换,计算在注入信号特征频率下的广义S变换能量熵,通过对熵值大小的比较来确定故障线路。仿真和现场实测波形验证结果表明,所提选线方法具有较强的适用性和可靠性,能够在不同工况下实现准确选线,且具备较好的抗噪能力和耐高过渡电阻能力。 展开更多
关键词 注入信号 故障选线 小波阈值去噪 快速独立分量分析 广义S变换
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The relation between a microscopic threshold-force model and macroscopic models of adhesion
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作者 Srivatsan Hulikal Kaushik Bhattacharya Nadia Lapusta 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期508-515,共8页
This paper continues our recent work on the relationship between discrete contact interactions at the microscopic scale and continuum contact interactions at the macroscopic scale (Hulikal et al., J. Mech. Phys. Solid... This paper continues our recent work on the relationship between discrete contact interactions at the microscopic scale and continuum contact interactions at the macroscopic scale (Hulikal et al., J. Mech. Phys. Solids 76, 144-161, 2015). The focus of this work is on adhesion. We show that a collection of a large number of discrete elements governed by a threshold-force based model at the microscopic scale collectively gives rise to continuum fracture mechanics at the macroscopic scale. A key step is the introduction of an efficient numerical method that enables the computation of a large number of discrete contacts. Finally, while this work focuses on scaling laws, the methodology introduced in this paper can also be used to study rough-surface adhesion. 展开更多
关键词 ADHESION threshold-force model Johnson-Kendall-Roberts (JKR) theory FRACTURE fast Multipole Method
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