【摘 要】
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提出一种改进的基于Delaunay三角化的二维无约束优化经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,对二维图像极值点重新定义,利用对定义的极值点进行Delaunay三角化构建无约束的优化模型对图像进行迭代分解,能够将原始图像自适应分解为尺度从细到粗的内蕴模态图像分量和一个余量。试验结果表明:本研究提出的方法较原始的二维无约束优化EMD方法具有更强的细节获取
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提出一种改进的基于Delaunay三角化的二维无约束优化经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,对二维图像极值点重新定义,利用对定义的极值点进行Delaunay三角化构建无约束的优化模型对图像进行迭代分解,能够将原始图像自适应分解为尺度从细到粗的内蕴模态图像分量和一个余量。试验结果表明:本研究提出的方法较原始的二维无约束优化EMD方法具有更强的细节获取能力,能够更好地体现原始图像的不同尺度特征。
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为了解决当前图像修复算法利用置信度与数据项来完成图像修复时,忽略了优先修复块中已知信息量所占的比例,导致修复图像存在不连续以及块效应的不足,提出了一种基于最优导向法则耦合距离约束因子的图像修复算法。首先,将像素点的梯度信息引入到待修复块的优先权中,联合置信度与数据项,构造了优先权判定函数,从破损区域中选取优先修复块。以优先修复块中已知信息量所占的比例为依据,构造最优导向法则,对优先修复块中已知信息
Image matching technology is theoretically significant and practically promising in the field of autonomous navigation.Addressing shortcomings of existing image matching navigation technologies,the co
本文提出了一种基于主动学习的稀疏自编码算法,它事先对样本数据进行处理,能够保证初始训练集包含所有的类,不至于造成样本不平衡采样,同时可以进一步提高分类准确度。该算法在训练稀疏自编码的分类器后运用主动学习算法在循环迭代中根据采样策略选取前面几个有价值的样本加入训练集,之后查看分类效果来说明提出的分类算法。
化学发光计算断层成像技术(CTC)能够实现对燃烧室内激发态粒子化学发光场的瞬时三维测量。为进一步提高CTC的测量精度,依据火焰的结构特性提出一种基于投影残差最小化的优化重建算法(PDM算法),利用Sine仿真模型对ART算法、ASD-POCS算法和PDM算法在不同角度下的重建性能进行评估。实现对一组稳定二维预混火焰的OH*化学发光场重建,通过重建结果与实际拍摄结果的对比,进一步评估重建算法的性能。
车联网技术以射频识别、中间件技术、智能化技术、网络协议、传感器为核心,可以与汽车产业相融合,实现汽车车辆标识、网络接入、信息采集及存储、访问控制、故障诊断、入侵管理等,极大地推动了汽车产业的发展和创新,引领汽车产业向智能制造、网联化、新能源的全产业链发展。
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物联网是一个庞大的词汇,并且随着实际生活的需求,在概念上也发生着改变,并根据其工作环境需要,也出现了很多变种。本文对物理无线通信技术的应用进行探讨,首先总结物联网的概念,然后探讨当前农业物联网和车联网的应用。
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