大氣折射誤差？ 1953年Babcock 在太平洋天文學(xué)會出版物上撰文，提出了對天文觀測進行補償?shù)目赡?b class="flag-6" style="color: red">性。他提出改善天文觀測圖像用了一個 自適應(yīng)光學(xué)的新概念。這個概念是要糾正由于大氣折射率的變化導(dǎo)致的波前誤差，否則大氣湍流將極大地影
2018-09-11 09:32:00
8075 增強的方法，由于存在域之間的變換和反變換，計算復(fù)雜，難以滿足實時性要求。自適應(yīng)分段線性拉伸算法是一種空間域圖像增強方法，直接對圖像像素灰度進行操作，由于運算過程簡單、實現(xiàn)方便，目前的圖像增強預(yù)處理電路
2012-04-27 14:37:03
自適應(yīng)天線原理_石鎮(zhèn)第一章傳統(tǒng)天線第二章預(yù)備知識第三章主波束自適應(yīng)控制 &
2009-06-16 17:25:24
自適應(yīng)控制理論試題
2023-08-21 12:41:52
輸入信號的幅值動態(tài)調(diào)整增益，并對調(diào)理后的信號進行采集、存儲和傳輸。采集器的核心采用FPGA作為主控制器，以保證采集器所需的快速性、實時性和靈活性的要求。實驗驗證系統(tǒng)可對被測信號進行同步采集，對自適應(yīng)
2018-11-08 16:23:11
本帖最后由 ruiruiruirui 于 2019-2-16 20:05 編輯
基于stm32的自適應(yīng)濾波器程序最好完整點有源程序的，謝謝大神們
2017-08-14 21:37:17
。筆者正在基于DSP和單片機196的硬件基礎(chǔ)上對該種自適應(yīng)逆變電源進行深入的研究，它能自動地消除由于未知的負(fù)載周期性擾動所產(chǎn)生的交流周期畸變，大大提高了電源的品質(zhì)?！ ?工作原理 見圖1，在該系統(tǒng)中
2018-10-11 16:07:44
ADB自適應(yīng)遠(yuǎn)光燈系統(tǒng)
2020-12-29 07:25:40
LabVIEW開發(fā)自適應(yīng)降噪ANC
在許多情況下，信號很嘈雜，必須消除噪聲。自適應(yīng)降噪（ANC）是可用于消除信號噪聲的主要實時方法之一。可以使用LabVIEW自適應(yīng)濾濾器工具包來設(shè)計ANC應(yīng)用程序
2023-11-30 19:38:01
，發(fā)現(xiàn)Labview中自適應(yīng)濾波器貌似可以滿足實時性跟準(zhǔn)確性，但關(guān)于Labview自適應(yīng)濾波的資料很少，求大佬分享一下學(xué)習(xí)資料或多多指教~也請各位大佬指點一下，我這樣的問題，還有別的實現(xiàn)途徑
2018-02-27 14:19:53
求助?。?！新手小菜鳥求助?。?！有關(guān)于圖像中值濾波、直方圖均衡、自適應(yīng)增強的資料嗎？（彩色圖像的最佳）有直方圖均衡的自己編的代碼嗎？
2014-03-22 15:42:47
正性系統(tǒng)理論、正實誤差傳遞函數(shù)條件下的參數(shù)調(diào)整算法和CY猜想、直流傳動系統(tǒng)的自適應(yīng)控制，籠型感應(yīng)電動機磁鏈的自適應(yīng)觀測、矢量控制系統(tǒng)的參數(shù)自適應(yīng)方法等。交直流傳動系統(tǒng)的自適應(yīng)控制 目錄&
2009-03-30 17:28:48
者則是把整幅圖分成許多子圖像，每幅圖像分別使用不同的閾值進行分割?！ ”疚姆治隽宋墨I[1]中的算法，并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進的自適應(yīng)閾值選取方法，實踐證明，這種方法簡單、計算量小、速度快、統(tǒng)計準(zhǔn)確
2018-08-29 10:53:08
應(yīng)用于自適應(yīng)控制、雷達、系統(tǒng)辯識和信號處理等領(lǐng)域。最小均方(LMS)誤差算法是由Widrow和Hoff于1960年提出的,其具有簡單性、魯棒性和易于實現(xiàn)的性能,因此在自適應(yīng)濾波原理中得到了很好的應(yīng)用。自適應(yīng)濾波原理如圖1所示。基于最速下降法的最小均方誤差算全文下載
2010-04-26 16:12:54
【作者】：袁江南;湯碧玉;陳輝煌;【來源】：《廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2010年02期【摘要】：給出了一種自適應(yīng)濾波器的設(shè)計和FPGA的實現(xiàn)方法.簡要分析了最小均方誤差(LMS)、歸一化最小均方
2010-04-24 09:01:12
基于FPGA的高速實時圖像采集和自適應(yīng)閾值算法提出了基于FPGA的圖像處理自適應(yīng)閾值算法,實現(xiàn)了激光光斑中心的高速實時檢測。采用3×3窗口模塊和自適應(yīng)閾值模塊,先對CCD輸入數(shù)據(jù)進行處理,判斷光斑
2012-08-11 15:38:18
請問各位大神，誰有基于小波分析的自適應(yīng)濾波器模型的VI 或者相關(guān)資料也可以 小波分析和自適應(yīng)濾波器均已實現(xiàn) 只是兩者結(jié)合的VI不會設(shè)計 謝謝大神幫忙
2017-03-02 11:39:41
,對圖像目標(biāo)的提取、測量等都離不開圖像分割。分割的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)任務(wù)的有效性,因此圖像分割具有十分重要的意義?！ ∵z傳算法具有全局搜索能力,是一種迭代式的優(yōu)化算法,在分割圖像時常用來幫助確定最佳
2009-09-19 09:36:47
自適應(yīng)算術(shù)編碼的基本原理是什么？自適應(yīng)算術(shù)編碼的FPGA實現(xiàn)如何對自適應(yīng)算術(shù)編碼進行仿真？
2021-04-30 06:50:44
基于子帶分解的自適應(yīng)濾波結(jié)構(gòu)是怎樣構(gòu)成的？如何去設(shè)計子帶分解的自適應(yīng)濾波器？如何對子帶分解的自適應(yīng)濾波器進行仿真測試？
2021-05-07 06:18:18
自適應(yīng)濾波器一直是信號處理領(lǐng)域的研究熱點之一，經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于數(shù)字通信、回聲消除、圖像處理等領(lǐng)域。自適應(yīng)濾波算法的研究始于20世紀(jì)50年代末，Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS)。
2019-08-20 08:01:00
目前官方提供了自適應(yīng)測試固件
ESP_Adaptivity_v2.0_26M_20160322.bin 用于進行 wifi 自適應(yīng)認(rèn)證測試.
請問如何在自己的固件中增加 wifi 自適應(yīng)性相關(guān)功能,以通過 wifi 自適應(yīng)測試?
2024-07-12 08:29:04
如何實現(xiàn)自適應(yīng)測頻？
2021-11-29 07:42:01
自適應(yīng)電纜均衡器是什么？自適應(yīng)均衡器設(shè)計面臨哪些技術(shù)挑戰(zhàn)？如何提高自適應(yīng)均衡器的性能？
2021-05-18 06:04:25
增強的方法，由于存在域之間的變換和反變換，計算復(fù)雜，難以滿足實時性要求。自適應(yīng)分段線性拉伸算法是一種空間域圖像增強方法，直接對圖像像素灰度進行操作，由于運算過程簡單、實現(xiàn)方便，目前的圖像增強預(yù)處理電路
2019-08-16 07:10:22
現(xiàn)代通信信號處理發(fā)展到3G、4G時代后，每秒上百兆比特處理速度的要求對于自適應(yīng)處理技術(shù)是一個極大的挑戰(zhàn)。使用具有高度并行結(jié)構(gòu)的FPGA實現(xiàn)自適應(yīng)算法以及完成相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化，相比于在DSP芯片上的算法實現(xiàn)可以達到更高的運行速度。
2019-08-23 08:03:10
最近在用電機驅(qū)動控制壓力，采用PID控制方式，但是效果并不理想，哪位大神給發(fā)一個自適應(yīng)PID的程序，不勝感激
2019-01-22 22:05:20
什么是濾波？它有什么功能？自適應(yīng)濾波器是什么？自適應(yīng)IIR濾波器與自適應(yīng)FIR濾波器有哪些優(yōu)缺點？怎樣去設(shè)計一款基于DSP的自適應(yīng)濾波器？
2021-04-19 08:26:11
近期在做基于matlab的自適應(yīng)FIR濾波{:19:}器，主要是自適應(yīng)算法的編程不會，請會的版主幫幫忙?。?！
2017-07-01 16:46:39
無線通信中，信號在非理想信道傳輸時總是存在失真，具體表現(xiàn)為碼間干擾[1，2]。為降低干擾，通常在接收端采用自適應(yīng)均衡器進行失真補償。自適應(yīng)均衡器一般由橫向濾波器組成，這是自適應(yīng)均衡器中最易實現(xiàn)的形式，也是實際應(yīng)用比較廣泛的一種方法[3-5]。
2020-03-06 08:30:33
分塊有損壓縮圖像忽略了塊間相關(guān)性，重構(gòu)時會產(chǎn)生塊效應(yīng)，該文提出一種空域自適應(yīng)去塊效應(yīng)算法。對塊邊緣采用方向自適應(yīng)有理濾波，以弱化塊效應(yīng)。根據(jù)塊的內(nèi)部活動性將圖
2009-03-25 08:54:34
17 本文提出了一種使用鄰接信息的自適應(yīng)膚色檢測方法。先在HSV 空間對圖像使用SPDH 方法以尋找最優(yōu)的膚色閾值并以此對進行初步膚色分割；然后再通過使用鄰接信息的空間擴散法對
2009-08-15 11:41:098 近年來，彩色圖像水印技術(shù)逐漸成為了研究的熱點。本文提出了一種基于DWT 域的自適應(yīng)彩色圖像水印算法。該算法利用Waston 視覺模型，結(jié)合圖像特征，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)水印的嵌入
2009-08-27 10:50:5215 該文提出一種新的基于對偶樹復(fù)數(shù)小波變換的鄰域自適應(yīng)的圖像降噪方法，它是現(xiàn)存的NeighShrink 降噪方法的改進。該文運用Stein 的無偏風(fēng)險估計，在小波域每一個子帶為NeighShrink 方
2009-11-18 13:54:5717 ：文中針對鏡頭分割在基于內(nèi)容的視頻檢索中的重要性，首先介紹了普通的鏡頭分割方法，進而針對這些方法的不足，提出了一種帶檢測的自適應(yīng)鏡頭分割算法，該方法能夠檢測
2009-12-16 12:25:4921 本文結(jié)合小波變換和模糊邏輯提出一種新的圖像增強方法，利用改進的自適應(yīng)模糊權(quán)重中值濾波濾除噪聲，應(yīng)用模糊增強算子對圖像增強。經(jīng)試驗仿真，該方法在去噪的的過程中
2010-01-15 11:46:1713 為在去噪時能較好保留圖像邊緣特征，并針對Coutourlet 變換缺乏平移不變性和傳統(tǒng)閾值法的不足，提出了一種基于邊緣檢測的非子采樣Contourlet 變換自適應(yīng)閾值(AT-NSCT)圖像去噪方法。
2010-01-22 15:31:5911 經(jīng)緯恒潤的自適應(yīng)遠(yuǎn)光系統(tǒng) ADB（Adaptive Driving Beam） 是一種能夠根據(jù)路況自適應(yīng)變換遠(yuǎn)光光型的智能遠(yuǎn)光
2024-12-05 17:23:34
為了提高圖像編碼預(yù)測器的預(yù)測性能，提出了一種低復(fù)雜度，高效的自適應(yīng)預(yù)測方法。采用LMS(Least Mean Square)自適應(yīng)濾波技術(shù)進行預(yù)測，并對預(yù)測值進行減鄰域均值的改進，有效克服了圖
2011-03-18 16:31:200 針對工業(yè)彩色圖像的特點和實時性較高的要求，提出了簡單的局部自適應(yīng)濾波方法，該方法不需要認(rèn)為選定待濾波區(qū)域，效果較好
2011-05-26 15:51:5615 通過將TV模型和四階PDE自適應(yīng)結(jié)合，充分運用四階PDE模型保持漸變區(qū)域光滑度的優(yōu)點彌補總變分TV模型存在分塊效應(yīng)的不足，同時也保留了TV模型保持圖像中不連續(xù)邊緣的優(yōu)點
2011-05-31 09:56:102059 
圖像分割 在圖像處理中占有重要的地位，分割結(jié)果的好壞直接影響圖像的后續(xù)處理。本文介紹了4種常用的圖像分割方法及其在PCB缺陷檢測中的應(yīng)用，并且利用實際的分割效果對4種分割
2011-06-16 15:31:290 提出了基于FPGA 的圖像處理自適應(yīng)閾值算法,實現(xiàn)了激光光斑中心的高速實時檢測。采用3 3 窗口模塊和自適應(yīng)閾值模塊,先對CCD 輸入數(shù)據(jù)進行處理,判斷光斑的范圍,然后再運用光斑的質(zhì)心
2011-09-14 16:19:19145 文中采用自適應(yīng)多尺度小波邊緣檢測,對超空泡圖像進行邊緣檢測。算法中首先對圖像進行多尺度下的小波變換和相鄰尺度間的梯度增強,再采用 K 均值聚類進行邊緣的自動檢測,得到不同
2011-11-03 15:47:3729 提出了一種基于非下采樣Contourlet變換的子帶自適應(yīng)Bayes閾值圖像去噪算法。該算法將源圖像分解至NSCT 變換域， 能根據(jù)不同尺度、不同方向的子帶能量，自適應(yīng)調(diào)整去噪閾值。實驗表明
2011-12-28 10:52:1828 文中提出了一種基于kalman預(yù)測和自適應(yīng)模板的目標(biāo)相關(guān)跟蹤算法。通過kalman預(yù)測下一幀圖像中目標(biāo)的狀態(tài)，縮小整個圖像上目標(biāo)檢測的搜索范圍，滿足目標(biāo)跟蹤的實時性。采取自適應(yīng)模
2011-12-28 10:53:5621 文中通過:(1)取對數(shù)把乘性噪聲模型轉(zhuǎn)變成相加形模型;(2)改進正則化項成為自適應(yīng)擴散模型;(3)將數(shù)學(xué)模型應(yīng)用于圖像處理的實踐當(dāng)中。在解決了階梯效應(yīng)的同時保持了圖像的邊緣。
2012-03-09 14:21:498 【開源】線性CCD自適應(yīng)性算法攻略
2013-09-23 14:40:47168 圖像分割—基于圖的圖像分割圖像分割—基于圖的圖像分割
2015-11-19 16:17:110 圖像分割在圖像處理過渡到圖像分析這個過程中起著非常重要的作用，它是圖像工程的核心，圖像分割的研究具有重要的理論和應(yīng)用價值。介紹了圖像分割的基本理論和常用方法，借助Matlab平臺對閾值的分割、區(qū)域
2016-01-04 15:10:490 基于FPGA的高速實時圖像采集和自適應(yīng)閾值算法
2016-05-10 13:45:2821 基于改進自適應(yīng)閾值法的指針儀表圖像預(yù)處理_孫勇
2017-01-18 20:21:461 ，通過約束系數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制鄰域信息約束強度，自優(yōu)化迭代更新聚類中心和聚類隸屬度矩陣，使模糊目標(biāo)函數(shù)收斂到最小，并利用像素最優(yōu)聚類隸屬度去模糊化操作實現(xiàn)圖像分割。實驗結(jié)果表明，該算法在獲得較高的圖像分割精度的同時，
2017-11-06 16:27:328 圖像分割技術(shù)研究，指依據(jù)圖像的一些特性（如灰度強度、顏色、紋理等）將網(wǎng)像中的各個像素歸類成互相都不相交的、具有某種相似性的均勻子區(qū)域的過程，是圖像處理領(lǐng)域中的一項重要內(nèi)容。本文根據(jù)分割方法的不同特點
2017-11-07 14:05:415 圖像分割是圖像預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟，是更高層次網(wǎng)像識別和理解的基礎(chǔ)，是圖像處理中不可忽視的存在。閾值分割是圖像分割中常用的方法，因為它簡單并且有效，在計算機視覺以及圖像識別等方面被廣泛使用，人們熟知
2017-11-09 14:46:359 針對復(fù)雜運動背景中慢速小目標(biāo)檢測誤檢率高，實時性差等問題，提出了基于自適應(yīng)閡值分割的慢速小目標(biāo)檢測算法。首先計算連續(xù)兩幀圖像特征點的金字塔光流場，對光流場進行濾波，獲取匹配特征點集合。然后對圖像運動
2017-11-09 15:17:321 針對圖像修復(fù)結(jié)果中存在的結(jié)構(gòu)連續(xù)性和紋理清晰性較差的問題，提出了一種基于自適應(yīng)相似組的圖像修復(fù)算法。區(qū)別于傳統(tǒng)的以單一圖像塊或固定數(shù)目圖像塊作為修復(fù)單元的方法，該算法根據(jù)自然圖像中紋理區(qū)和結(jié)構(gòu)區(qū)
2017-12-04 15:26:351 在許多實際工程應(yīng)用中，訓(xùn)練場景（源域）和測試場景（目標(biāo)域）的分布并不相同，如果將源域中訓(xùn)練的分類器直接應(yīng)用到目標(biāo)域，性能往往會出現(xiàn)大幅度下降。目前大多數(shù)域自適應(yīng)方法以概率推導(dǎo)為基礎(chǔ)。從圖像特征表達
2017-12-04 16:07:371 圖像分割在許多圖像處理和機器視覺問題中是一個非常重要的過程，是將一幅圖分割成幾個顯著的區(qū)域，然而不能將其中最顯著的目標(biāo)直接分割出來，需要進一步處理。為此本文采用顯著性檢測的算法實現(xiàn)了對目標(biāo)的分割
2017-12-06 14:27:170 針對Chan-Vese模型含有許多參數(shù)，分割時需要人為調(diào)整參數(shù)，耗費大量的人力和時間的問題，提出了一個自適應(yīng)正則化活動輪廓模型。首先，對Chan-Vese模型的數(shù)據(jù)項進行簡化；其次，使用改進的邊界
2017-12-18 16:05:580 圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。現(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。
2017-12-18 18:19:339647 
圖像分割的研究多年來一直受到人們的高度重視，至今提出了各種類型的分割算法。Pal把圖像分割算法分成了6類：閾值分割，像素分割、深度圖像分割、彩色圖像分割，邊緣檢測和基于模糊集的方法。但是，該方法中
2017-12-19 09:29:3811736 
自適應(yīng)為管理現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的復(fù)雜性提供了有效的解決方案，被設(shè)計為自適應(yīng)系統(tǒng)的軟件能夠持續(xù)的演化以應(yīng)對環(huán)境中的不確定性，在現(xiàn)有的研究工作中，基于模型的自適應(yīng)方法是一類廣泛使用的方法，它將模型驅(qū)動
2017-12-19 15:09:311 圖像分割至今尚無通用的自身理論。隨著各學(xué)科許多新理論和新方法的提出，出現(xiàn)了許多與一些特定理論、方法相結(jié)合的圖像分割方法。特征空間聚類法進行圖像分割是將圖像空間中的像素用對應(yīng)的特征空間點表示，根據(jù)它們在特征空間的聚集對特征空間進行分割
2017-12-19 15:00:3041845 
本文詳細(xì)介紹了圖像分割的基本方法有：基于邊緣的圖像分割方法、閾值分割方法、區(qū)域分割方法、基于圖論的分割方法、基于能量泛函的分割方法、基于聚類的分割方法等。圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等
2017-12-20 11:06:04112882 
圖像分割是指將圖像分成若干具有相似性質(zhì)的區(qū)域的過程，是許多圖像處理任務(wù)的預(yù)處理步驟．近年來，國內(nèi)外學(xué)者主要研究基于圖像內(nèi)容的分割算法，在廣泛調(diào)研大量文獻和最新成果的基礎(chǔ)上，將圖像分割算法分為基于圖論
2018-01-02 16:52:412 的半監(jiān)督復(fù)合核支持向量機圖像分類方法。結(jié)合Mean-Shift對像素點進行聚類分析以避免K-means圖像聚類的局限性；利用圖像的結(jié)構(gòu)特征自適應(yīng)算法參數(shù)以避免算法的波動性；由Mean-Shift結(jié)果構(gòu)造Mean Map聚類核以增強同一聚類中的樣本屬于同一類別的可能性，使復(fù)合
2018-01-03 10:41:551 本文基于嬰兒的認(rèn)知發(fā)育模型LOC （Levels of Consciousness）提出了基于分層學(xué)習(xí)的自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法以改進學(xué)習(xí)和優(yōu)化。根據(jù)LOC模型中感知的層次性以及工作目標(biāo)的層次定義，為
2018-01-05 15:13:350 自適應(yīng)可逆圖像水印算法。首先，根據(jù)負(fù)載數(shù)據(jù)大小以及整數(shù)矢量對峰值信噪比（ PSNR）的影響，采用迭代自適應(yīng)算法選擇調(diào)整平移量以達到水印嵌入容量和嵌入載體視覺質(zhì)量的平衡；然后，結(jié)合鄰近像素值相近原則給出了完備位置圖
2018-01-07 10:23:520 ，使用RANSAC算法對匹配點進行提純；然后在小波域生成自適應(yīng)濾波器，并在圖像的拼縫處作濾波處理，得到拼接后的小波系數(shù)矩陣；對小波系數(shù)矩陣進行小波逆變換還原圖像。實驗結(jié)果表明：在小波域?qū)?b class="flag-6" style="color: red">圖像進行拼接，而且在接縫處根據(jù)
2018-03-12 14:04:530 自適應(yīng)控制包括模型參考自適應(yīng)控制和自校正控制兩個分支。前者是20世紀(jì)50年代建立起來的，它是通過自適應(yīng)機構(gòu)來克服系統(tǒng)模型參數(shù)的不確定性；后者是瑞典學(xué)者Astrom1973年提出的，它是通過在線估計系統(tǒng)模型參數(shù)，進而修改控制器的參數(shù)，以使系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境的變化。
2018-03-27 09:35:3058460 近年來，自校正控制技術(shù)如雨后春筍般地迅速發(fā)展。關(guān)于離散時間隨機自適應(yīng)控制的穩(wěn)定性和收斂性，澳大刊亞紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)的Goodwin作出了有益的貢獻。自尋優(yōu)自適應(yīng)控制系統(tǒng)、變結(jié)構(gòu)白適應(yīng)控制系統(tǒng)也得到了相應(yīng)
2018-03-27 10:26:1652670 本文應(yīng)用比較受歡迎的OSTU算法選取閾值?；驹硎牵豪瞄撝蛋阎狈綀D分為兩部分，當(dāng)被分成的兩部分方差最大時，獲得最優(yōu)閾值[8]。自適應(yīng)閾值法最終把DICOM格式的醫(yī)學(xué)CT圖像轉(zhuǎn)化為只有黑白色的二值圖像，以便于后期對圖像進行分割、提取、識別等處理。
2018-06-08 09:08:158723 
關(guān)鍵詞：CMOS , 圖像傳感器 從硬件結(jié)構(gòu)、曝光策略和模擬結(jié)果入手,在傳統(tǒng)滾筒式曝光基礎(chǔ)上,通過對用戶設(shè)定區(qū)域像素飽和值的統(tǒng)計和曝光時間選擇算法,提出了一種CMOS圖像傳感器大動態(tài)范圍自適應(yīng)曝光
2019-02-14 14:37:01882 針對工業(yè)缺陷檢測中提取的缺陷存在不完整、處理速度過慢等問題，本文提出一種基于雙閾值自適應(yīng)分割的缺陷提取算法。根據(jù)實際工件的直方圖，擬合得到標(biāo)準(zhǔn)直方圖，而后利用實際工件的直方圖與標(biāo)準(zhǔn)直方圖自適應(yīng)
2019-10-14 16:34:076 圖像分割也是 Kaggle 中的一類常見賽題，比如衛(wèi)星圖像分割與識別、氣胸疾病圖像分割等。除了密切的團隊配合、給力的 GPU 配置等條件，技巧在這類比賽中也發(fā)揮了很大的作用。
2020-09-24 11:11:562276 在視頻圖像獲取過程中“由于噪聲對圖像序列的降質(zhì)”需要設(shè)計實時噪聲濾波器。討論了視頻圖像的卡爾曼濾波問題及自適應(yīng)卡爾曼濾波算法“并討論了自適應(yīng)卡爾曼濾波算法的簡化”以利于硬件實現(xiàn)自適應(yīng)卡爾曼濾波器“并進行了簡化算法仿真”完成基于FPGA實現(xiàn)的實時自適應(yīng)卡爾曼濾波器的設(shè)計。
2021-01-22 14:29:2922 為解決現(xiàn)有立體匹配算法對低紋理以及視差不連續(xù)區(qū)域匹配效果較差的問題，提出一種改進的立體匹配優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)自適應(yīng)權(quán)重算法匹配代價的基礎(chǔ)上，融合高斯差分圖像差分信息，即左右圖像高斯差分圖的差分，重新
2021-04-29 15:42:113 為提高圖像分割的抗噪魯棒性并解決分割數(shù)目的自適應(yīng)確定問題，通過在聚類標(biāo)簽先驗概率的折棍構(gòu)造過程中建立 Markov隨機場，將空間相關(guān)性約束引λ Dirichlet過程混合模型的概率建模，使聚類的空間
2021-06-04 15:27:333 方法，以最大類間方差（OTSU）為目標(biāo)函數(shù)。為了提高基本樹種算法的搜索速度和搜索精度，提出自適應(yīng)搜索趨勢常數(shù)來平衡樹種算法的局部搜索和全局搜索能力，并利用五幅標(biāo)準(zhǔn)測試圖像對算法的性能進行測試，將ISA算法與樹種算法（TS
2021-06-16 15:54:595 自適應(yīng)全局閾值分割。但是在有些場景下，比如光線不均勻照射下，全幅圖像中不同位置的像素點，光強有強有弱；因此，如果再使用全局閾值來處理就失效了，如下圖所示是圖像的大律法OTSU分割效果。由此可以看出，因為圖像邊緣
2021-08-23 16:27:283872 
改進自適應(yīng)GACV的水下圖像分割算法研究(通信電源技術(shù)20年第13期)-基于改進自適應(yīng)GACV的水下圖像分割算法研究摘要論文針對水下彩色圖像對比度低、模糊、偏色等退化問題，研究了幾何活動輪廓模型
2021-09-22 15:32:1011 方案文件及標(biāo)書的制作； 通常，當(dāng)我們看到一張圖片時，會在圖片中聚焦一個焦點。這個可能是一個人，一座建筑物甚至是一個桶。其他沒有聚焦區(qū)域雖然很清晰，但是卻由于顏色單調(diào)或者紋理較為平滑而很少引起關(guān)注。當(dāng)遇到此類圖象時，我們希望從圖像中分割感興趣的對象。下面給出了顯著圖像的示例，本
2021-11-02 10:02:271638 基于Labview的實時采集圖像并進行自適應(yīng)二值化資料
2021-12-15 15:05:5350 語義分割是區(qū)分同類物體的分割任務(wù)，實例分割是區(qū)分不同實例的分割任務(wù)，而全景分割則同時達到這兩個目標(biāo)。全景分割既可以區(qū)分彼此相關(guān)的物體，也可以區(qū)分它們在圖像中的位置，這使其非常適合對圖像中所有類別的目標(biāo)進行分割。
2023-05-17 14:44:242587 
人體分割識別圖像技術(shù)是一種將人體從圖像中分割出來，并對人體進行識別和特征提取的技術(shù)。該技術(shù)主要利用計算機視覺和圖像處理算法對人體圖像進行預(yù)處理、分割、特征提取和識別等操作，以實現(xiàn)自動化的身份認(rèn)證
2023-06-15 17:44:491718 摘要：遺傳算法是對生物進化論中自然選擇和遺傳學(xué)機理中生物進化過程的模擬來計算最優(yōu)解的方法。遺傳算法具有眾多的優(yōu)點，如魯棒性、并行性、自適應(yīng)性和快速收斂，可以應(yīng)用在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域中圖像分割技術(shù)來
2023-07-18 16:04:141 方法，適用于深空探測航天器載荷自主管理和可視化應(yīng)用。通過圖像幀識別、指針管理和數(shù)據(jù)篩選實現(xiàn)圖像抽幀回放算法，具有圖像完整、實時，速率自適應(yīng)的特點。該方法在某探測器工程項目中采用FPGA進行了實現(xiàn)，經(jīng)測試、試驗驗證，
2023-08-05 10:35:021440 
圖像分割（Image Segmentation）是計算機視覺領(lǐng)域中的一項重要基礎(chǔ)技術(shù)，是圖像理解中的重要一環(huán)。前端時間，數(shù)據(jù)科學(xué)家Derrick Mwiti在一篇文章中，就什么是圖像分割、圖像分割架構(gòu)、圖像分割損失函數(shù)以及圖像分割工具和框架等問題進行了討論，讓我們一探究竟吧。
2023-08-18 10:34:048287 
使用PyTorch加速圖像分割
2023-08-31 14:27:101437 
目前，世界上大型的望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)都采用了自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)，自適應(yīng)光學(xué)的出現(xiàn)為補償動態(tài)波前擾動，提高光波質(zhì)量提供了新的研究方向。
60多年來，自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)獲得蓬勃發(fā)展，現(xiàn)已應(yīng)用于天文學(xué)、空間光學(xué)、激光、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。
2024-03-11 10:27:354217 圖像分割與語義分割是計算機視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)，旨在將圖像劃分為多個具有特定語義含義的區(qū)域或?qū)ο蟆＞矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為深度學(xué)習(xí)的一種核心模型，在圖像分割與語義分割中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將從CNN模型的基本原理、在圖像分割與語義分割中的應(yīng)用、以及具體的模型架構(gòu)和調(diào)優(yōu)策略等方面進行詳細(xì)探討。
2024-07-09 11:51:552805 圖像分割和語義分割是計算機視覺領(lǐng)域中兩個重要的概念，它們在圖像處理和分析中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。 1. 圖像分割簡介 圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域或?qū)ο蟮倪^程。這些區(qū)域或?qū)ο缶哂邢嗨频膶傩裕珙伾?、紋理
2024-07-17 09:55:132594 圖像語義分割是一種重要的計算機視覺任務(wù)，它旨在將圖像中的每個像素分配到相應(yīng)的語義類別中。這項技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如自動駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析、機器人導(dǎo)航等。 一、圖像語義分割的基本原理 1.1
2024-07-17 09:56:581364
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