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介绍了微循环图像预处理的方法,并提出了一种改进的快速区域种子像素填充算法。实验表明,填充算法运算速度快,所需空间少,适合于一般的图像处理与图像识别。 相似文献
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云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。 相似文献
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多尺度水平集SAR影像水体自动分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高分辨率SAR影像的水体特性,提出了一种新的可精确、快速、自动完成高分辨率SAR影像水体分割的方法。该方法将多尺度分析技术与水平集理论相结合,在考虑全局信息的同时,也顾及到了局部信息。同时,为了满足SAR图像的分布特性,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,利用OTSU算法来初始化零水平集。为了消除SAR影像中疑似水体的目标,对分割结果进行了后处理。实验表明,该方法在提高精度的同时,也大大提高了水体提取的效率。 相似文献
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采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选... 相似文献
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根据建筑物室内墙壁的空间姿态特征, 建立了一种自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法。首先截取一定厚度的室内墙体点云并将其投影至水平面, 在投影平面上建立正方形格网, 对投影后的平面点进行分割管理, 并通过八邻域算法对网格内点云进行聚类。然后采用网格重心法对聚类后的点云数据进行抽稀, 并根据邻域内点间距与连线向量夹角大小对抽稀后的点进行追踪排序, 建立追踪方向的向量序列, 结合向量序列中相邻值夹角的突变情况完成不同墙面的点云分割。最后采用最小二乘算法对分割得到的相同墙面点云进行直线拟合, 求取相邻墙体直线的交点, 建立房屋墙体平面投影线段及其空间连接关系, 依序输出墙体投影线段, 完成房屋平面图的绘制并导出DXF格式数据交换文件。通过对某小区建筑物室内扫描数据的分析, 对所提算法进行验证, 结果表明所提算法可准确快速地对室内三维激光扫描点云进行分析处理, 并完成室内建筑物平面图的绘制。 相似文献
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基于耦合场分割算法的ANSYS二次开发及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
耦合场分割算法是当前研究的热点之一。本文首先对比研究了瞬态热传导方程和孔压增长消散方程,提出了一种适用于ANSYS二次开发的分割算法,并对2种不同的预测值计算模式对计算稳定性的影响进行了分析。然后,据之对ANSYS温度—结构耦合场模块进行了开发,形成了岩土工程有效应力计算模块。数值实验表明,这种方法具有较高的计算精度和良好的计算稳定性,并且能够充分利用现有程序资源,具有较高的工程应用价值。 相似文献