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1.
对海洋工程的图像进行去噪、增强以及边缘提取等深层次处理,可提高信息的利用率.针对传统方法的欠缺和不足,利用图像变换获得的时频域特性与多分辨分析.讨论图像滤波处理在图像去噪、增强、边缘提取方面的应用,并给出实验结果.  相似文献   
2.
简要介绍了模式的主观兴趣度度量,讨论了模式与用户期望的匹配程度以及模式与领域知识的差异程度,分别从这两个方面定义了模式的新颖性度量。综合考虑领域知识和用户的参与,提出了一种新的新颖性模式评价策略。  相似文献   
3.
公路安全保障工程对下坡急弯路段车辆运行特征影响分析   总被引:3,自引:2,他引:3  
张铁军  唐琤琤  宋楠 《公路交通科技》2007,24(1):130-133,138
为指导公路安全保障工程的深入开展,进行了大量追踪工作。选定国道108某路段,对公路安全保障工程前后下坡急弯路段车辆运行特征数据进行了观测,主要包括公路安全保障工程实施前后事故情况、车速情况、刹车点位置情况等。基于对上述观测数据的分析,发现在该下坡上公路安全保障工程的实施使得车辆运行特征发成了变化,标志、薄层铺装等设施都起到了预期的安全效果。最后,对薄层铺装等设施的合理设计提出建议。  相似文献   
4.
在获取路面图像中,由于背景光照不均匀以及存在着一些路面噪声,给后来的图像分割及识别带来了一些困难。提出了一种基于模糊理论的图像增强方法,用来消除背景光照不均匀,并通过实验验证了该算法。实验结果证明了该算法对消除图像不均匀的有效性。  相似文献   
5.
分析了图像边界检测的区域对比度模糊增强算法的特点,通过实验验证了该算法的正确性和可行性,并指出了算法的一些不足之处和待改进的地方,提出了一种适用轮廓提取的新广义算子。  相似文献   
6.
为解决传统图像放大算法边界视觉效果不佳的问题,提出基于二代曲波变换的方向性超分辨率图像重构算法.对图像进行j层曲波分解,利用不同尺度上曲波基的空间比例关系获得放大图像j层分解系数,通过最外层曲波基空间模型可构建(j+1)层放大图像的曲波分解系数,采用新的非线性函数对全部曲波系数进行增强处理,根据曲波分解的方向性,最终可通过曲波重构获得边缘特征较好的放大图像.实验结果表明,基于曲波方向性图像放大算法,可以较好地保留原图的几何特征,增强边缘清晰度;将两幅典型图像放大后的峰值信噪比与经典方法(差值算法)比较分别提升了2.2及0.6 dB.  相似文献   
7.
基于Gabor滤波指纹图像增强方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
图像增强是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、频率计算,图像分割、增强等环节,给出一套完整的增强算法,实验证明,这些算法处理效果好,运行速度快,具有很高的使用和参考价值。  相似文献   
8.
基于小波域谱相减算法的语音增强研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
徐岩  查诚  王维汉 《铁道学报》2006,28(6):64-68
谱相减算法是目前常用的语音增强算法,它常在处理宽带噪声中使用,具有运算量小、效果明显等特点,但该算法是基于短时傅立叶变换(STFT)基础上的,是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法,当分析低频信号时,其时间窗口很大,而当分析高频时,其时间窗口减小,这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法,是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解,然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算,再逐一进行小波重构,得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比,而且也在很大程度上改善了语音的失真程度,不失为一种有效的语音增强算法。  相似文献   
9.
一种基于高斯函数的直方图规定化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
肖斌  王晅  毕秀丽  王振邦 《铁道学报》2006,28(4):119-122
提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法,本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度,并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度,然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图,从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法,而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预,可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度,在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。  相似文献   
10.
舰船辐射噪声中的线谱成分能表征舰船的本质特征,是舰船目标识别中的主要特征矢量.因此,舰船辐射噪声线谱的准确检测在目标识别中具有十分重要的意义.针对海洋环境噪声中舰船辐射噪声线谱检测问题,提出了两级自适应线谱增强器(adaptive line enhancement,ALE)检测方法.该方法在原一级ALE检测方法的基础上,将原信号延时信号与一级ALE误差信号相减后作为第2级ALE的输入再进行1次ALE.该方法较一级ALE在输入信号信噪比较低时能准确地将线谱从宽带背景噪声中分离出来.仿真和实验结果表明该方法的有效性和准确性.  相似文献   
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