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直方图均衡处理是一种重要的图像增强方法。本文在介绍直方图均衡处理方法原理的基础上分析了直方图均衡处理方法的优缺点。 相似文献
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采用在HSV彩色空间的色调累积直方图和边缘直方图分别表示颜色和形状特征,进行相似性检索,并结合综合权重调整的相关反馈技术来满足用户的检索需求。实验结果表明,此算法能获得有效的检索效果。 相似文献
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介绍颜色特征提取技术中直方图的两种检索方式（主色调直方图和基于子块的主色调直方图）。提出利用直方图和正态分布法改进主色调直方图和根据图像布局特征改进基于子块的主色调直方图的思路。 相似文献
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以Hodgkin-Huxley模型为例,通过分析神经元的峰电位间隔(ISI)来研究神经元的编码预测。对于神经元系统来说,噪声对系统的发放起了重要的作用。在有噪声的情况下,弱的信号可以使神经元产生发放。在某个噪声强度下可以使神经元的ISI序列的非线性预测误差(NPE)达到最小值,从而提高神经元的预测能力。 相似文献
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电成像图像可以直观显示井壁地层的细节特征,所以图像的清晰与否直接影响到电成像测井资料的综合应用。事实上,由于受到测井环境、地层电阻率范围跨度大等外在因素的影响,电成像测井图像经常出现局部不清晰、特征不明显的现象。本文提出了一种利用直方图均衡技术来增强电成像测井图像的方法,通过直方图均衡增强,可以有效地提高电成像测井图像上地层细节特征的清晰度,改善图像质量。 相似文献
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图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像整体或局部特征。本文主要讨论了直方图均衡化处理的图像增强,并给出了相关的推导公式和算法;同时通过MATLAB实验加以验证,给出图像在处理前后的对照图像、具体算法、实验结果及直方图。实验结果表明,用直方图均衡化的算法,能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围,使处理后的图像视觉效果得以改善。 相似文献
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Aaron Montero Ramon Huerta Francisco B. Rodriguez 《Journal of The Franklin Institute》2018,355(5):2951-2977
Neural processing layers built on divergent connectivity patterns display two types of stimulus-dependent responses: neurons that react to a few stimuli, specialists, and other ones that respond to a wide range of inputs, generalists. Specialists are essential for the discrimination of stimuli and generalists extract common and generic properties from them. This neural heterogeneity could have emerged because of animal adaptation to the environment. Thus, we suggest that there is a relationship between the percentage of specialists and generalists and the stimulus complexity. In order to study this possible relationship, we use patterns with different complexities in a bio-inspired neural network and calculate their classification errors for different ratios of these types of neurons. This study shows that, when the complexity of the stimuli is low, the minimum classification error is achieved with almost any specialist-generalist ratio. Thus, in this case, the role of these neurons during pattern recognition is unspecific. When this complexity is intermediate, both are needed to minimize the classification error, usually in a similar proportion. For increasing stimulus complexity, the importance of generalists decreases, until their relevance is fully nullified when the complexity is high. Therefore, if we adjust the specialist-generalist ratio to the complexity of patterns, we can build more effective neural networks for pattern recognition. Finally, we propose an estimation of stimulus complexity based on the proportion of these types of neurons observed by neural recordings. This offers the possibility to evaluate the stimulus complexity to which animals are adapted. 相似文献
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人工神经网络（ANN）是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究基础上提出的,并利用物理器件来模拟生物神经网络某些结构和功能,由于神经网络具有很强的自适应性和学习能力,非线性映射能力,鲁棒性和容错能力等特性,其广泛应用于控制领域。提出了一种基于三次V变换的神经网络系统。该系统在逼近非线性曲线时明显优于BP网络和Chebyshev神经网络,收敛时间和学习时间明显缩短,在较少的隐含神经元个数的情况下,达到较好的逼近效果,并在拐点处有较好的逼近特性。 相似文献
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神经元作为神经系统的基本单元,提供了人类认知的基本信息功能处理机制。文章通过对神经元及其模型进行计算分析,指出了神经元内离子对刺激信息的反应,在此基础上阐释了误差驱动任务学习与BP学习法,最后文章对神经元的计算启示给出了解读。文章表明,脑认知是动态的表征,其非线性地处理认知现象,并指出计算神经科学在解读大脑处理信息上正在尝试突破,具有重要的研究意义和价值。 相似文献
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由于世界上不同地区使用的汉字编码技术不同,要想通过中文搜索引擎来充分挖掘和利用网上的这些中文信息资源,就需要对计算机的信息处理和汉字编码及其转换技术有所了解。本文从汉字内码转换原理、汉字内码类型、中文搜索引擎的内码转换特点分析了汉字编码及其转换的处理方法。 相似文献
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为了在有限的宽带下获得更高的传送速率,图片数据在传送之前必须进行压缩。同现有的小波传输方式相比,嵌入式零树小波编码利用小波多分辨率特性传输。人造神经网络已经应用于许多图像处理问题中,在图片压缩应用方面,处理噪音或不完整的图像数据时,对传统方式而言显示出了它的优越性。 相似文献
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由于DSP芯片的强大存储容量和运算速度,成为了视频图像处理技术的基础,H.264是用于编码表示视频信息的新一代标准,具有更低的码率、更高的图像质量和更强的容错能力。通过利用DSP的超长指令字结构(VL1W)和流水线结构并综合应用其它手段设计优化程序,使H.264编码效率大大提高。系统包括视频采集模块、视频编码模块和视频输出模块。根据TMS320DM642的结构和功能特点对编码算法进行内核优化和T264代码优化以增强其有效性。 相似文献
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Iti Chaturvedi Edoardo Ragusa Paolo Gastaldo Rodolfo Zunino Erik Cambria 《Journal of The Franklin Institute》2018,355(4):1780-1797
Subjectivity detection is a task of natural language processing that aims to remove ‘factual’ or ‘neutral’ content, i.e., objective text that does not contain any opinion, from online product reviews. Such a pre-processing step is crucial to increase the accuracy of sentiment analysis systems, as these are usually optimized for the binary classification task of distinguishing between positive and negative content. In this paper, we extend the extreme learning machine (ELM) paradigm to a novel framework that exploits the features of both Bayesian networks and fuzzy recurrent neural networks to perform subjectivity detection. In particular, Bayesian networks are used to build a network of connections among the hidden neurons of the conventional ELM configuration in order to capture dependencies in high-dimensional data. Next, a fuzzy recurrent neural network inherits the overall structure generated by the Bayesian networks to model temporal features in the predictor. Experimental results confirmed the ability of the proposed framework to deal with standard subjectivity detection problems and also proved its capacity to address portability across languages in translation tasks. 相似文献
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【目的/意义】在相关政策引导下,本研究聚焦于农村留守妇女日常信息利用行为,以期丰富该领域的研究
成果,同时为后疫情时代推动农村现代化建设、促进妇女信息素养提升提供决策参考。【方法/过程】文章以农村留
守妇女为采访对象,采用半结构化访谈获得访谈数据,利用NVivo软件并通过开放式编码、主轴编码以及选择编码
进行数据处理。【结果/结论】基于后疫情时期农村留守妇女日常信息利用行为的分析研究发现：农村留守妇女信息
需求重点是解决基本的生活问题,比如医疗健康、子女教育等;其信息利用行为表现为判断信息价值、筛选检验信
息以及实践应用信息三个方面,其中判断信息价值和筛选检验信息容易被忽视,但比较重视实践应用信息;同时发
现农村留守妇女信息利用机会与障碍。【创新/局限】未来研究需要结合生活观察深入探讨农村留守妇女的日常信
息利用行为特征、类型以及影响因素。 相似文献