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1990年 | 1篇 |
排序方式: 共有480条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。 相似文献
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针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。 相似文献
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地质灾害区域预测是灾害防治的重要依据.信息量法是目前常用的地质灾害区域预测方法,传统的信息量法只是考虑了水系发育程度的影响,没有充分考虑渗流的作用.采用透水性作为考虑渗流影响的标志,根据稳定分析的结果进行了状态划分,以丰都为例对岸坡地质灾害进行了区域预测,通过比较得出,不考虑渗流作用的预测存在一定隐患. 相似文献