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为了解决传统谱聚类算法对大尺寸海洋图像难以进行有效计算的问题,提出一种改进的谱聚类算法.采用分块方法将原始图像分割成多个子图,同时结合随机采样算法利用采集的样本估计全局样本,在保证分割精度基础上大大降低计算复杂度,有效地处理高维图像,针对随机采样的不稳定性,采用多次采样聚类并结合大多数投票的方法,得出最终的分割结果.仿... 相似文献
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文山 《六盘水师范高等专科学校学报》2004,16(6):9-12
对图像噪声的抑制方法很多,就难易程度而言,排序统计滤波是一种相对简单而且对随机噪声相当有用的一种方法,针对图像边缘的特征,即可分割的原理,提出一种基于传统排序统计滤波的方法,它可对图像的平坦区域和边缘、轮廓区域进行不同的中值滤波和过中值滤波。 相似文献
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针对二维直方图阈值分割算法存在的因误分类而导致的分割精度下降的问题,结合二维直方图的先验知识的阈值分割方法,提出了二维Otsu的Z字折线阈值分割方法。基于二维Otsu区域斜分法的基础上进行改进。我们结合二维直方图中的边界区域和噪声区域的信息,采用Z字折线阈值作为分割标准,纠正了普遍存在的错误分类,并利用小概率事件原则自适应确定折线方程,实现高精度图像分割的同时还有效提高了算法的适应性。实验结果表明,改进方法能够有效提高图像分割的精度,增强自适应性,与同类分割算法比较,性能有了明显提升。 相似文献
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为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下船舶目标自适应检测算法。将待检测图像进行预处理,使用自适应中值滤波和均值漂移(mean-shift)滤波对图像进行滤波去噪。采用密度峰聚类对传统K均值聚类算法进行改进,自适应确定初始聚类中心及其数量。对海面船舶进行自适应聚类分割。仿真实验显示:该算法的检测准确率为90.3%,验证了其准确性和可靠性;单帧视频图像的船舶目标检测用时可控制在100 ms以内,满足实时检测的要求。结果表明:该算法可以实现海天背景下船舶目标的准确、快速检测,为海上船舶目标跟踪奠定了可靠的基础。 相似文献
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在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果. 相似文献
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提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先，在目标分割的基础上，利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波，增强目标的局部特征；然后，根据稀疏表示模型，以训练样本特征为原子构建字典，利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征，进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。 相似文献
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针对SAR图像的分割问题，对K均值聚类算法进行研究.分析动态K均值聚类算法，用聚类样本数的正比函数对该聚类适应度函数进行平均，改进适应度函数的计算.毫米波SAR图像分割实验结果表明，对于城区建筑及路、桥场景的分割，改进后的动态K均值聚类算法和自适应动态K均值聚类算法的分割质量与改进前相同，但是分割时间有一定的减少，改进适应度函数后分割效率得到了提高. 相似文献
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将典型的粒子滤波算法应用于非线性INS/GPS船用组合导航系统中时,不能解决重要性函数与似然函数的不匹配问题,且当传感器具有较大的漂移误差时,无法根据当前的观测值对粒子状态进行修正。为解决这些问题,基于典型的粒子滤波算法提出一种改进的粒子滤波(improved particle filter,IPF)算法。根据当前的观测值估计对应的状态误差,并在确定粒子的权值和重采样前对预测的粒子的误差进行修正。仿真结果表明:IPF算法能够有效解决上述问题,保持很好的滤波精度。 相似文献
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提出了一种快速干涉滤波算法,解决了传统干涉滤波方法速度较慢的问题.首先对2天线的单视复图像共轭相乘产生干涉复数据,进而对该数据进行方位向多视处理,并对实部和虚部分别快速均值滤波产生干涉条纹,最后对干涉条纹进行快速准中值和均值滤波.在滤波过程中,充分利用了相邻像素滤波时的窗口信息来最大程度减少运算量进而提高滤波速度,保证了滤波质量.通过对实测数据滤波结果的分析比较,证明了该算法的有效性. 相似文献
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提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局部窗口的K-分布CFAR检测算法,该算法能够适应杂波的局部变化, 对距离很近的舰船不会产生漏检.仿真结果表明了方法的有效性. 相似文献
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由于卫星导航定位方程组的非线性特性,传统的定位解算方法在解算之前需要对定位方程组进行线性化处理,会影响定位解算精度。容积卡尔曼滤波算法基于贝叶斯估计和容积变换,可以有效地提高非线性滤波估计的精度。将容积卡尔曼滤波算法应用于卫星导航定位解算,建立定位解算系统状态转移模型和测量模型,通过时间更新和测量更新两个环节递推估计接收机的三维位置坐标。利用IGS观测数据对基于容积卡尔曼滤波的定位解算方法进行验证,并与最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法进行对比,结果证明将容积卡尔曼滤波用于卫星导航定位解算可以获得更高的定位精度,并且具有较快的收敛速度。 相似文献
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针对现有机载激光雷达（light detection and ranging，lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题，结合林木冠层空间结构分层的特点，提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先，对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化；然后基于冠层高度模型（canopy height model，chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶，以此作为单木位置的先验知识，继而采用归一化割（normalized cut，Ncut）方法实现冠层的初始分割；最后，以全局最大值代替局部最大值，并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件，再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测，进而实现单木的精确探测。实验结果表明，针对密集林区的单木分割，本方法有效地减少了漏识单木，整体精度达90%以上，将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。 相似文献
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摘要：骨龄是儿童青少年生长发育的重要指标,目前自动化骨龄判读算法研究中,针对骨化中心的准确分割提取是重要一环。然而之前的研究多采用单一算法、过度追求算法效率,导致稳定性、准确度不高。本研究基于《中国人手腕骨发育标准-中华05》中RUS-CHN方法,针对13处骨化中心的提取问题,改进了骨化中心提取的准确度和稳定性。所用算法包括： Canny边缘识别、基于局部图像灰度特征的边缘筛选,边缘连接、骨中轴线多项式拟合、基于Gabor纹理分析的骨化中心精确定位算法。实验表明：对随机抽样的980张待分割样本,本研究应用综合算删除法,对RUS-CHN判读方法所关注的13个骨化中心区域进行分割,13个骨化中心均正确识别并分割的成功率达到了99.2%。 相似文献
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何智敏 《贵阳金筑大学学报》2012,(3):22-24
本文针对传统的协同过滤推荐算法存在的影响推荐质量的数据稀疏性问题和实用准确性问题,设计了一种基于页面的用户偏好协同过滤算法,并通过实验验证了该算法在数据稀疏性等方面均优于传统算法。 相似文献