【摘 要】
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为建立智能烘烤系统,自制图像采集系统,实时采集了烘烤过程中的烟叶图像,并对图像进行自适应维纳滤波和基于k均值聚类的彩色分割处理,图像处理结果显示能较好地将烟叶从背景和阴影干扰中分离出来。对分割后烟叶图像在线提取了9个颜色特征,分析了烘烤过程中烟叶颜色的变化,并初步探究了颜色与烘烤工艺曲线的相关联系。分析表明在烘烤过程中烟叶图像的R分量和a*分量逐渐增加,G分量和H分量逐渐降低,且在烘烤后期的变化相
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为建立智能烘烤系统,自制图像采集系统,实时采集了烘烤过程中的烟叶图像,并对图像进行自适应维纳滤波和基于k均值聚类的彩色分割处理,图像处理结果显示能较好地将烟叶从背景和阴影干扰中分离出来。对分割后烟叶图像在线提取了9个颜色特征,分析了烘烤过程中烟叶颜色的变化,并初步探究了颜色与烘烤工艺曲线的相关联系。分析表明在烘烤过程中烟叶图像的R分量和a*分量逐渐增加,G分量和H分量逐渐降低,且在烘烤后期的变化相对缓慢;B分量、b*分量变化不大;图像经过滤波处理后,I分量和L*分量变化也不大。利用规律变化的H分量和
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自主学习是一种能够调动学生学习的学习方法,更是通过教师的引导、指导进行的以学生为本的重要教学方法。本文从创造自主学习机会、学会自主阅读、自主进行"有意义学习"、自主发现学习这四个方面系统地论述了在Maya教学中教师如何引导学生展开自主学习,对自主学习的教学方法进行了有益探索。
在乳腺专用CT(DBCT)系统中,图像质量和人体所受辐射剂量是倍受关注的两个重要因素。本文采用蒙特卡罗模拟方法研究球管电压和滤片对图像质量和剂量的影响,并引入与图像分辨率、噪声、辐射剂量相关的剂量效率η,综合评估辐射剂量和图像质量的关系。研究结果表明:选择合理的管电压值能够获得较好的剂量效率,并且通过优化滤片的形状可以在保证图像质量的同时降低人体所受剂量,为乳腺专用CT的临床应用提供重要参考。
FDK算法是目前三维图像重建的主流算法,但是传统重排FDK算法存在占用内存量较大、重建效率不高的问题,本文提出一种选择性重排FDK算法。根据重排前后投影数据的结构关系,计算出一轮重排所加载的最少锥形束投影,并使用循环队列对有限帧数的投影进行选择性加载,显著降低了重建对内存的消耗。此外,利用新算法较好的并行性,借助图形处理单元(GPU)对算法进行了硬件加速,大大提升算法的执行效率。为验证算法有效性,
本文采用双三次插值法对低分辨率的网络下载视频进行放大,通过高斯滤波去除噪声干扰,再进行拉普拉斯锐化,去除因平滑造成的模糊,使边缘变得清晰。通过主观与客观综合进行评价的结果表明,对视频的超分辨率重构效果显著。
针对背景中缓慢运动的目标,在单高斯模型的基础上,提出了一种双模型融合的高斯背景建模方法,以快更新模型作为主匹配模型,慢更新模型作为辅助匹配模型,能根据目标运动状态选择匹配模型。实验结果表明,在背景较稳定的环境下,与传统单高斯模型法相比,该方法能有效的检测出静止与缓慢运动的目标。
针对复杂背景信息对高光谱异常检测干扰而导致检测效果降低的问题,提出了一种新的基于背景抑制的异常检测算法。对高光谱图像进行NSCT分解,得到各波段的高频信息和低频信息;对高频系数进行重构,得到只含有高频信息的高光谱数据;对原图像与低频信息作差,得到背景残差图像,利用主成分分析法对其进行背景抑制,得到背景信息充分抑制的高光谱数据,并与重构后的高频信息加权融合,得到有效抑制背景并凸显目标的高光谱数据,最
针对BRISK图像配准算法角点检测阈值固定的问题,本文提出了一种基于图像分块的自适应阈值的BRISK改进算法。本文首先对图像进行分块特征点检测,依据检测到的特征点数目自适应地选取阈值;然后获取二进制特征描述符;并采用改进的特征匹配策略完成图像配准。实验表明:该方法场景适应性好,提取的特征点分布均匀,配准精度比原BRISK算法高。
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为解决现有非接触式掌纹采集装置光源面积过大,实用性差的缺点,本文提出一种改进光源模型,设计摄像头与蓝光LED按3×3阵列排列,以减少光源数量及所占面积,并通过在光源上方加装导光组件,扩大光源照射范围并提高照度均匀性,从而捕捉到满足识别要求的完整全手图像。利用Lighttools软件仿真可知,导光组件对照度均匀性均有较大改善。