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文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 3篇电子电信

主题

  • 6篇图像
  • 4篇边缘检测
  • 2篇图像分割
  • 2篇向量
  • 1篇序列图
  • 1篇序列图像
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇梯度图像
  • 1篇天幕靶
  • 1篇图像边缘
  • 1篇图像边缘检测
  • 1篇阈值
  • 1篇阈值选取
  • 1篇误差分析
  • 1篇向量机
  • 1篇向量空间
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇基于支持向量...

机构

  • 7篇西安工业大学

作者

  • 7篇高俊钗
  • 7篇韩冰
  • 2篇雷鸣
  • 2篇李翰山
  • 1篇雷志勇
  • 1篇王泽民
  • 1篇张国华

传媒

  • 2篇科学技术与工...
  • 1篇制造业自动化
  • 1篇太原科技
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇西安工业大学...
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 3篇2011
  • 3篇2008
  • 1篇2007
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
新型天幕靶测速系统精度分析被引量:3
2008年
针对新型天幕靶测速系统的工作原理,对影响测速的主要因素进行了定性分析,并详细分析了两光幕与水平面的垂直度、两天幕的平行度、靶距测量以及子弹出射角对测距误差的影响、计时对误差的影响。经过试验调试与验证,分析结论正确。
高俊钗李翰山韩冰雷鸣
关键词:天幕靶测速误差分析
模糊目标轮廓图像分割研究
2011年
针对实际图像成像过程中,由于图像传感器件的特性和光学衍射效应造成的目标轮廓模糊,形成了斜坡边缘。分析了模糊轮廓的边缘特性,研究了不同算子对阶跃边缘和斜坡边缘的影响,提出了模糊引起图像灰度的内插平滑,降低了轮廓与周围点灰度的差异性,产生了过渡带。研究了模糊对灰度值的影响,提出了灰度乘方的梯度边缘检测算法,增强了过渡区域灰度变化的差异性,相应减小了相机采集过程带来的图像轮廓模糊。通过实验表明,该算法有效地解决了模糊目标轮廓的分割问题。
高俊钗韩冰
关键词:边缘检测图像分割
基于支持向量机的交叉重叠目标分割
2011年
针对两个目标的交叉重叠,一般分割算法会将其分割为同一个目标的问题,提出了基于支持向量机的分类分割算法。通过分析支持向量机线性可分与线性不可分的分类原理,研究了两个交叉重叠目标的特征属性,提出了提取目标的边缘点坐标作为输入空间的特征向量;分析了支持向量机的训练样本、核函数等对分割的影响,设计了基于支持向量机的分类分割算法。通过实验表明,该算法有效地解决了交叉重叠目标的分割问题。
高俊钗韩冰
关键词:图像分割支持向量机
向量空间彩色图像的Canny边缘检测被引量:3
2008年
针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法。根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点。实验结果证明,该方法继承了Canny的性能,并充分利用了彩色信息,能较好地检测出彩色图像边缘。
高俊钗韩冰王泽民李翰山
关键词:边缘检测彩色图像CANNY算法向量空间
基于序列图像的阴影检测研究被引量:1
2011年
针对由于入射光的照射,目标阴影与背景有明显的区别,而被当做目标的问题进行了研究。分析了单幅图像的阴影检测方法,提出了序列图像阴影检测方法,建立了序列图像高度测量模型;采用相邻序列图像对应点匹配的约束条件,降低了匹配的复杂度;研究了序列图像的特征点匹配,获得平面目标的高度信息表示;基于阴影的二维表面属性,设计了利用空间三维信息中的高度信息检测阴影的算法,可以对任意形状的阴影进行检测。通过试验表明,该方法简单,适用面广,可以有效地检测阴影。
高俊钗韩冰
关键词:序列图像
梯度图像的阈值选取被引量:4
2008年
为了较精确地提取目标的边缘轮廓,针对梯度图像的特征,提出在canny边缘检测算法基础上,采用自适应阈值消除噪声,探测较精确的边缘轮廓。由于光学成像和高斯平滑滤波等作用,梯度图像中边缘上噪声的分布是呈近似单边正态分布,所以根据梯度图像的灰度均值与方差确定自适应阈值。通过实验仿真比较,采用自适应阈值获得了较准确的边缘轮廓。
韩冰高俊钗雷鸣
关键词:阈值梯度图像边缘检测
基于脊波变换的圆形图像边缘检测被引量:1
2007年
批量生产圆形器件过程中,在线检测还缺乏快速算法.本文在脊波变换理论的基础上,利用多尺度小波变换具有去噪、准确定位奇异点和边缘提取等优势,针对圆形图像的特征,给出了一种检测圆形器件内外径的快速算法.实验模拟证明,该算法具有较高的检测精度和可靠性.
张国华高俊钗雷志勇韩冰
关键词:脊波变换小波变换RADON变换
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