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1.
针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。 相似文献
2.
在活
动轮廓的基础上,引入了统计“图像势能”和松驰法,提出了基于自适应活动轮廓的图像分
割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷,能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分,且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下,包括数字相机的图像增强,目标识别,基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法,与其他基于颜色的全局优化分割方法比较,该方法基于人的视觉系统原理,能够将感兴趣的物体从背景中分割出来,同时图像分割是一个多分辨率的分割过程,首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块,然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类,最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类,直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体,实验结果表明,与传统方法相比,本文算法能够在较短的时间内,取得较好的分割效果。 相似文献
4.
5.
6.
提出了一种利用SPOT5影像自动提取崩塌信息的改进方法。对MSAVI指数法进行了改进,使改进后的方法能更好地去除植被信息和突出裸地信息。首先利用改进的CMSAVI指数法去除SPOT5影像中的植被信息,进而对提取的结果进行去阴影、坡度筛选、形态学滤波、栅矢转换、面积和顺坡性筛选,并基于改进的多峰直方图阈值自动选取算法,实现了崩塌信息的自动提取。实验表明,该方法既能有效去除非崩塌等干扰信息,又真正实现了崩塌信息的自动提取,从而极大地提高了崩塌的识别、提取效率和精度。 相似文献
7.
从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明:所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地... 相似文献
8.
9.