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Shuitu Baochi Xuebao, 2006 以遥感图像为基本信息源，对黄土高原沟间地地貌信息图谱的基本单元墚、峁进行提取与分析，主要内容包括图像预处理、图像识别、模式图操作、数据库管理和属性库管理5个部分。通过提取地物个体单元的边界得到每种图谱类型的标准参数和模式图，对未知类型的图谱个体单元提取参数后与模式图比较分析，归为相应类型的数据库中。最后对下一步的工作进行了展望。
陈燕, 齐清文, 杨桂山
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Research on Feature Extraction and Recognition of SAR Image Based on Wavelet Transform [PDF]
, 2013 合成孔径雷达（SAR）具有高分辨率、远距离、全天候和穿透力强等特点，它是一种高空视觉系统，能够采集到大量对人类生产和生活有意义的信息。近年来，SAR图像的目标识别一直是国内外研究的重点和热点。傅立叶变换一直是图像处理的基石，小波变换是傅立叶变换的发展和拓展。本文基于小波变换对SAR图像的识别做了深入研究，对SAR图像处理过程中两个重要部分：预处理和特征提取进行改进，以提高识别精度。 SAR图像的识别要经过图像预处理，特征提取和识别三个大步骤：在图像预处理方面，本文采用了两个方案对SAR图像进行预处理 ...
尹清婷
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The Study on Automatic Target Recognition Technology for SAR Image [PDF]
, 2011 面对复杂的SAR(SyntheticApertureRadar)图像数据，如何对图像中的目标进行快速、准确地自动识别已经越来越引起人们的关注和重视。如何去除相干斑噪声对SAR图像的影响，提取出能很好的表征SAR图像各种特性的特征向量进行分类识别，成为了研究的重点。结合SAR图像的特点，本文对SAR图像自动目标识别系统中的各项关键算法做了深入研究。 在SAR图像预处理方面，本文就超小波去噪算法在SAR图像去噪领域的应用做了详细论述；改进了一种新的基于Grabcut的SAR图像自动分割技术 ...
寇业泉
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Gaoya dianqi随着社会对可持续发展的日益关注，电网绿色基建档案管理成为了电网实现节能减碳和数字化发展目标的重要推手，其中，档案管理的智能化识别是实现上述目标的关键步骤。针对线下收集电网基建档案内容的智能识别，文中提出一种基于改进长短期记忆（long short-term memory，LSTM）—连接时序分类（connectionist temporal classification，CTC）的电网基建档案电子化智能识别方法。该方法首先提取电网基建档案的图像数据 ...
陈然 +7 more
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Gaoya dianqi, 2009 紫外成像仪在低照度环境下检测高压设备外部电晕放电时,输出图像模糊,不利于故障点的定位、分析和识别,有必要采取一定图像处理算法改善图像质量。简要分析了这类紫外图像的特征,提出了滤波和灰度变换的方法,并对图像进行了增强处理。对比分析了目前常用的空域滤波、频域滤波和小波域滤波方法的去噪效果,采用了图像的分段线性灰度变换和自适应直方图均衡算法改善了图像亮度和对比度,工程实际应用验证了所提方法的有效性。
王胜辉, 律方成, 李和明
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Phase Modulated Real Time Joint TransForm Correlator [PDF]
, 1997 提出一种位相调制的实时联合变换相关器。它采用液晶显示屏作为输入器件，用液晶光阀记录和显示联合功率谱。利用液晶显示屏上的光栅状结构的衍射级，提高光能的利用率，并充分利用液晶光阀的有效使用面积。采用成像透镜放大各衍射级的联合频谱，适应液晶光阀较低的分辨率要求。在相关器的光路中插入两块倾斜的平行平面玻璃板，以改变各衍射级的参考图像和目标图像之间的位相差。这种方法可产生比传统的实时联合变换相关器更好的输出相关性能。实验结果证实了该系统设计及性能分析的正确性A phase modulated real time ...
赖虹凯, 黄献烈
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基于曲线和点状奇异性的接触网用棒形瓷绝缘子外部缺陷的状态检测方法
Dianci bileiqi, 2014 针对电网中绝缘子破损与夹杂异物的不良状态图像检测问题,提出一种利用二代曲波变换和双正交小波变换检测图像的曲线状奇异性和点状奇异性的绝缘子不良状态定位检测方法。首先通过Radon变换确定图像中高灰度值直线的大致方向并以此方向分别旋转原图像;然后采用二代曲波变换定位绝缘子并微调图像旋转角度;最后利用二代曲波变换检测图像的曲线状奇异性判断绝缘子破损状态,并利用双正交小波变换检测图像的点状奇异性判断绝缘子夹杂异物状态。测试结果表明,该方法绝缘子识别效果良好,判断结果准确可靠,能达到绝缘子不良状态检测的目的。
王伟旭, 刘志刚, 栗敏, 陆立文
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Pedestrian Detection Based on Android Platform [PDF]
, 2016 移动互联网的发展已然进入了快车道，这和Android系统息息相关。近年基于Android平台的智能设备取得了长足的进步，为智能家居、智慧城市等领域的发展提供了很多成熟新颖的解决方案。行人检测（PedestrianDetection）[1]是计算机视觉领域非常重要的研究课题，对智能监控、机器人导航、车辆辅助驾驶和无人驾驶等领域有着十分重要的意义。谷歌无人驾驶成功实验后，国内掀起了无人驾驶研究的热潮，百度、乐视、通用汽车等大型企业相继加入了竞争的行列。车载行人检测算法无疑是其重要的研究方向 ...
彭伟
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Vision based automatic assembly of rotor leads for micro-motors [PDF]
, 2011 将转子线圈的线头焊接到焊盘上是微马达制造的重要工序,由于操作对象的特殊性,线头焊接全部采用人工在显微镜下操作完成,人工焊接成本高、效率低、产品一致性差。针对这些问题,提出了一种基于视觉的微马达转子导线自动焊接方法,利用视觉自适应调整微马达的位姿。另外,采用气流定位法对转子导线进行定位,并分析了因位置和姿态调整产生耦合而造成的误差,提出了解决方案。实验结果表明,利用气流可以对导线进行精确定位,基于视觉控制的位置与姿态调整精度分别可以达到10μM和1°。In the manufacture of micro-
席文明, 朱晓明, 雷李辉
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Automatic Facial Image Analysis based on Locality Preserving [PDF]
, 2017 人脸图像分析是一个具有重要理论意义和应用价值的研究方向。如何提取人脸图像特征、实现算法模型并在图像分析过程中获得更加高效、鲁棒的结果，吸引了模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能和神经网络等多个领域的众多学者对其进行研究。本文以人脸为研究对象，重点研究基于流形保持方法的图像特征提取与识别问题。主要工作如下： （1）基于流形保持的人脸图像聚类方法的研究。使用含有干扰信息的人脸图像集作为实验数据集，包含人脸的光照条件变化、遮挡情况变化、面部表情变化、样本数目变化以及随机像素点噪声等干扰因素 ...
刘志凌
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