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“猎户座”太空舱的测试版在太平洋中回收
【摘 要】
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【出 处】
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军事文摘
【发表日期】
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2020年10期
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针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Ret
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针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出经过配准的四种不同类型的源图像进行非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)分解,得到多尺度多方
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智能交通建设是我国"十三五"规划的重点课题,图像去雾算法是智能交通系统的重要研究内容之一。提出一种结合暗通道先验和神经网络的单幅图像去雾算法:即先通过改进局部最小值滤波来减小块效应,从而优化粗略传播图;然后结合边缘信息估计大气光值;再通过神经网络代替软抠图算法和引导滤波得到精细化传播图;最后通过大气散射模型恢复出无雾图像。运用目前流行的几种算法以及所提算法分别对有雾图像进行去雾处理,通过去雾效果及
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针对复杂交通场景下行人检测算法对小尺度行人检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的尺度感知行人检测算法。采用RetinaNet作为基础网络,改进主干网络结构以及特征融合方式,使其更适合小尺度行人;同时利用环境信息为小尺度行人设计专门的检测模块。此外,改进传统的回归损失函数使其能够根据行人尺度大小自适应的调整权值,从而更加关注小尺度行人的损失。在Caltech Pedestrian和CityPe
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