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5 个结果
  • 简介:医学图像在形成、传输和记录过程中,由于受多种原因的影响,图像的质量会有所下降,典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。针对现有图像遗传恢复算法存在的缺陷,从编码设计、种群初始化、遗传算子操作及更新机制,提出了自己的观点,在MATLAB7.0环境下结合不同图像进行仿真实验,

  • 标签: 失真图像 医学图像处理 图像复原 遗传算法 离焦 MATLAB
  • 简介:摄像机标定技术对于精确的双目视觉定位起着关键的作用。了解摄像头标定的原理有助于采用合理方法减小标定结果误差。本文介绍的摄像机标定方法标定结果误差小。摄像机标定过程中用到三个坐标系,它们之间的转换关系是摄像机标定的基础。采用内外参数分离的标定方法,通过具体实验分步标定了摄像机的内参数和外参数,实验过程简单,标定精度较高。

  • 标签: 摄像机标定 双目 视觉定位 内外参数分离
  • 简介:在形态学的研究中,经常需要对一些物体的表面颜色或溶液的颜色和浓度进行鉴别判断,肉眼判断主观性较强且不能量化,专业的检测仪器则过于昂贵,难以普及。本文基于STC12C5410AD单片机设计了一款简单的颜色识别系统,其成本低廉,检测效果较好,可满足一般日常检测的需要。

  • 标签: 形态学 单片机 反射式光电采样器 颜色识别
  • 简介:通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

  • 标签: K-SVD算法 算法改进 图像识别
  • 简介:为了克服图像模式识别中的噪声干扰,提出了一种具有感知功能的蚁群算法获得最终检测的边缘信息。改降低了迭代的游走以及初始随机分布里面一些没有意义的运算,使系统运算更加快捷,极大的提高了运算的效率。同时使用感知区域对蚂蚁的游走方向进行了引导和限制,降低了蚂蚁陷入局部而无法走出的可能性。通过对比两种算法进行仿真实验时的运行速度可以发现传统蚁群算法的速度比SACO慢很多。

  • 标签: 图像边缘 信息捕获 蚁群算法 运行速度