共查询到20条相似文献，搜索用时 264 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
将图像系数尺度内相关模型较强的去噪能力与尺度间相关模型保持边缘的优越性能相结合，提出了一种新的基于数据融合的多尺度图像去噪方法。同时引入了一种新的基于结构相似性（SSIM）指数的图像质量标准来衡量初始去噪图像和融合后图像与原始图像的相似程度，评估图像保持边缘和去噪的能力。仿真结果表明，基于数据融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。 相似文献
6.
目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比. 相似文献
7.
基于小波增强的改进多尺度形态梯度边缘检测算法 总被引：7，自引：1，他引：7
在形态学梯度边缘检测算子的基础上，综合多结构元和多尺度算法的特性，提出了一种基于小波增强的多结构元、多尺度边缘检测方法，用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测，并综合各尺度下的边缘，得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明，本文方法边缘定位准确、轮廓清晰，保留了更多的图像细节，具有较强的抗噪能力。 相似文献
8.
在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。 相似文献
9.
为消除基座扰动对非陀螺寻北系统测量精度的影响,采用小波消噪技术对系统的输出信号进行处理。提出了利用信号在多尺度下小波变换系数中,其有用信号为平稳信号,而干扰噪声的模极大值并不随小波分解尺度增加而减少的特性,来确定基座扰动在时域上的作用点,消除影响后再进行小波变换消噪的方法。通过实验证明,该方法能有效提高系统的寻北精度,并增强系统在大幅度基座扰动下快速寻北的鲁棒性。 相似文献
10.
针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。 相似文献
11.
边缘检测是处理与剖析图像的主要内容之一,它在文字识别、车牌识别、遥感特征地物的提取等生产和生活领域发挥着非常重要的作用。但是,不同的图像有着不同的特征,到目前为止,没有一种统一的方法对所有的图像及地物的特征进行边缘检测。针对这一不足,本文首先探讨了4种经典的二值化算法和相应的改进二值化算法,并将经典算法与改进后的算法进行对比分析,然后利用Canny算子对二值化处理后的图像进行边缘检测。得出结论,迭代法和改进的迭代法与Canny算子相结合作为边缘检测的方法是一种高效率、高精度的方法。 相似文献
12.
高分辨率遥感影像具有场景复杂、目标种类多样、同一目标呈现多种形态等特点,给建筑物检测带来困难。近年来,可变形部件模型（deformable part model,DPM）被广泛应用到模式识别领域,并且在自然场景的目标识别方面取得很好的效果。结合可变形部件模型,提出一种针对高分辨率遥感影像中建筑物的检测方法,将建筑物看作可变形部件的组合,通过训练得到其对应的参数模板,并采用滑动窗口的方式遍历待检测的影像,判断其中是否存在建筑物目标。通过对分辨率为0.5 m的高分辨率遥感影像的实验证明了方法的有效性。 相似文献
13.
针对新疆南疆大规模枣园的检测识别,本文提出了一种基于泛化迁移深度学习的枣园目标检测识别方法。以GF-6卫星影像数据为基础制作了Jujube数据集,并将其泛化扩充增强;以Faster R-CNN体系为基础,利用多态协同模式实现数据集的有效关联和优化重构,进行检测识别模型的迁移深度学习以提高对目标对象检测识别的泛化能力。结果表明,模型算法的验证识别精确率、召回率和调和平均值分别达0.979、0.952和0.965,在应用测试中,3个指标平均值均大于0.929,优于传统检测方法,且本文模型方法总体分类精度为0.97,Kappa系数为0.93,均高于面向对象最邻近法,能够有效地满足研究区规模化枣园目标检测识别的精度和效率的要求,为精细化枣园田间管理提供基础依据。 相似文献
14.
15.
作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分，基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功，受此启发，提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法，以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性，其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要；同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。 相似文献
16.
立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 相似文献
17.
结合图像中直线段点密度分布的一些视觉经验,提出一种检测线段的点对分析算法,避免了Hough变换中累加参数空间的复杂计算过程.实验表明,本文方法具有精度高、消耗内存量小并能直接检测出线段及其端点的优点,可应用在弹道轨迹检测、字符笔画识别和遥感图像道路检测等领域. 相似文献
18.
19.
针对传统二次滤波算法在空间碎片激光测距微弱信号实时识别中表现出误检率高的问题,基于空间碎片激光测距回波信号时间相关性的特点,本文提出采用一次滤波和线性拟合相结合的方法,顾及微弱信号实时识别的搜索代价与识别精度,实现了空间碎片激光测距微弱信号的实时识别。利用空间碎片激光测距实测数据进行了算法验证,结果表明：本文提出的激光测距微弱信号实时识别算法能够快速准确提取空间碎片的微弱信号,误检率由原来的5.72%降低到0.12%,漏检率由原来的0.77%降低到0.34%,对提高空间碎片的探测成功率具有重要意义。 相似文献
20.
为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。 相似文献