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论文研究-基于Retinex理论的图像增强算法.pdf 评分

这种增强算法首先依据像素的R,G,B分量将输入的彩色图像被分解成为三幅图像,代表场景中波长不同(长波、中波和短波)的反射光的强度;分别计算长波、中波和短波波段内像素间的相对明暗关系,进而确定每个像素的色彩。最后,将Retinex色度空间内的色彩线性映射到RGB空间,获得经过增强的图像。通过这种方法所获得的图像具有色彩逼真度、动态范围大的特点。计算机仿真结果表明运用这种方法进行图像处理可以获得非常好的处理效果。

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论文研究-基于R树的空间索引技术研究 .pdf

基于R树的空间索引技术研究,刘亚东,秦科学,本文介绍了空间索引技术的发展及分类,并对GIS中常见的空间索引技术进行分析比较。通过研究各类主要的空间索引技术,尤其是对R 树的

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论文研究-基于R-滤子的多帧图像重建算法.pdf

针对图像重建中低分辨率图像信息的利用和先验项(正则化项)的估计问题,提出一种新颖的算法——R-滤子方法,通过计算输入图像的高阶信息来构建先验项,同时采用广义交叉验证(Generalized Cross Validation,GCV)方法自适应求解先验项参数(正则化参数),加强算法的自适应性。实验结果表明:重建图像的峰值信噪比值(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)比目前主要先验项方法(BTV、Sparse、Huber)的重建图像的值更高,从重建图像的局部细节和纹理也看出该方法的重建图像具有更丰富的信息,同时,从构造方法上说明R-滤子方法在计算上要优于其他方法。

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论文研究-基于R-tree和倒排文件的混合索引的设计与实现 .pdf

基于R-tree和倒排文件的混合索引的设计与实现,高梦娇,吕玉琴,在移动用户进行搜索查询时,一般希望搜索引擎不仅可以提供与查询内容密切相关的网页,而且可以提供与用户所在位置距离相近的网页

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论文研究-基于R2RML的关系数据库向资源描述框架映射算法 .pdf

基于R2RML的关系数据库向资源描述框架映射算法,周书锋,许卓明,语义网的目标是建立以资源描述框架(RDF)为标准数据模型的数据网。当前大多数Web数据源是由关系数据库(RDB)驱动的,因此RDB数据向

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论文研究-基于R-SVM与SVDD的部位外观模型.pdf

为克服现有基于HOG特征的部位外观模型未考虑不同细胞单元的不同作用以及不能准确表征相似度的缺陷,提出了一种基于递归支持向量机(R-SVM)和支持向量数据描述(SVDD)算法的人体部位外观模型。所提外观模型由两个分类器构成,利用R-SVM进行特征选择并建立的分类器用于判断图像某区域是否属于人体部位类,利用SVDD建立的相似度分类器用于计算属于人体部位类的图像区域与外观模型的相似度。将所提部位外观模型用于人体上半身姿态的估计,仿真实验结果显示其比现有部位外观模型的估计准确度更高,表明所提部位外观模型可以更准确地描述真实人体部位。

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论文研究-基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现 .pdf

基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现,陈晓,赵晶玲,随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,对数据的分析处理成为研究的重点,数据挖掘更是成为了重中之重,被广泛研究。目前

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论文研究-基于Rényi熵测度的时频分布核函数参数优化 .pdf

基于Rényi熵测度的时频分布核函数参数优化 ,戴奇乐,李剑峰,时频分析方法由于能够兼顾信号的时频二维特征而在近年得到广泛使用,但在对多分量信号进行时频分析时会产生交叉项干扰。利用熵测

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论文研究-基于Faster R-CNN的榆紫叶甲虫识别方法研究.pdf

针对传统图像识别方法中利用人工设计特征提取模板对昆虫的识别精度不高的问题,提出了基于K-means聚类的深度学习网络模型Faster R-CNN对图像中的目标进行识别。该方法用K-means聚类算法,结合BWP指标对训练数据标签的长宽比值进行聚类,用新的聚类中心点代替标准Faster R-CNN网络中生成初始候选框的长宽比值;对生成初始候选框的尺寸加以改进;将训练数据送入改进后的Faster R-CNN网络进行训练。实验结果表明,在识别具有特定长宽比例的目标时,加入聚类策略的Faster R-CNN网络较标准Faster R-CNN网络有较强的鲁棒性,有效克服了叶片豁口或孔洞造成的冗余现象、榆

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论文研究-基于Faster R-CNN的工件表面质量缺陷检测 .pdf

基于Faster R-CNN的工件表面质量缺陷检测,唐倩,文静,在工件缺陷表面检测中,传统方法缺陷检测的准确率较高,但要求图片特征明显,因此在实际应用中的效果并不理想。最近几年,深度学

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论文研究-基于ITU-R P.1546-3建议书的一种电波传播修正模型 .pdf

基于ITU-R P.1546-3建议书的一种电波传播修正模型,李明旭,姜弢, ITU-R P.1546-3建议书(以下简称1546建议书)是国际电信联盟提供的地面业务点对面无线电传播预测的方法。由于1546建议书规定发射天线高�

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论文研究-基于Newton-Raphson迭代与PSO数字图像相关方法.pdf

鉴于基于Newton-Raphson(N-R)迭代的数字图像相关方法对迭代初值的敏感性问题,提出了一种基于N-R迭代与粒子群优化(PSO)算法的数字图像相关方法。该方法利用了PSO算法中的全局搜索能力与N-R迭代中的局部搜索能力,通过它们的交替迭代以改善初值;以改善后的初值进行最后的N-R迭代。经检验,该方法比N-R迭代对初值的要求宽松。这是由于在N-R迭代与PSO算法多次交替迭代之后,位移和应变的初值都得到了一定的改善。对相似材料模型受载破坏后表面上的点的位移和应变进行了计算,获得了较好的结果。

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论文研究-基于社会网络的群体情绪模型.pdf

为了能够深入认识群体事件中群体情绪的演化过程,提出了基于社会人际关系的群体情绪模型构建方法。以小世界网络模型构建个体间社会关系,并通过引入情感关系参数表达现实生活中个体间的强情感、弱情感和陌生关系。基于Bosse等人提出的群体情绪模型,以社会网络作为情绪传播媒介对不同类别人际关系情境中群体情绪的演化态势进行了实验模拟,分析了近邻数K、重连概率P和情感关系R对群体情绪涌现所产生的影响。结果表明,情感关系越亲近、近邻数K越大,群体情绪最终的强度则越强烈,情绪涌现所需时间越短;重连概率P对群体情绪强度也有微弱影响,但作用并不十分显见。

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论文研究-基于Retinex理论的图像增强算法.pdf

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论文研究-基于改进SSD的高效目标检测方法.pdf

为改善一阶段目标检测算法检测精度较差的缺陷,提出一种基于SSD的高效多目标定位检测算法FSD。该算法主要从两个方面对一阶段目标检测算法进行改进:设计了一个更高效的密集残差网络,即R-DenseNet,通过采用一种更窄的密集网络结构形式,在保持特征提取容量的同时降低了计算复杂度,从而提高了算法的检测和收敛性能;改进了损失函数,通过抑制易分样本在损失函数中的权重,提高算法的鲁棒性,改善了目标检测中样本失衡的现象。采用Tensorflow深度学习框架部署网络,并在搭载Nvidia Titan X的Ubuntu上开展实验,实验表明FSD在COCO和PASCAL VOC这两个目标检测数据集上上都取得了最

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论文研究-基于GARCH-MIDAS模型的宏观经济与股市波动关系.pdf

以宏观经济变量为研究变量,运用多因子GARCH-MIDAS(Mixed Data Sampling)模型研究了我国宏观经济与股市波动之间的关系。研究结果表明:多因子GARCH-MIDAS模型较好地描述了宏观经济与股市波动之间的关系。工业增加值和社会消费品零售总额会对股市长期波动产生正向影响,并且这种影响有逐渐增强的趋势。利率与货币供给量则在不同经济发展阶段对股市波动的影响表现出一定的差异性,这主要是与当时的宏观经济环境以及经济变量自身的特征有关。

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论文研究-基于时空变异函数的Kriging插值及实现.pdf

Kriging(克里金)算法通常用于对空间变量进行插值,但不能直接应用于时空变量,它需要进行时空扩展。以月平均气温数据为例,运用时空Kriging方法结合R统计语言进行时空插值研究及其实现。通过时序分解去除气温数据中季节变化项,在分别得到空间变异函数和时间变异函数的基础上构建一类积和式时空变异函数来描述变量的时空相关结构,并给出基于R语言的具体实现步骤。将普通Kriging方法进行时空扩展,应用于气温数据的时空插值中。验证结果表明,基于时空变异函数的Kriging方法能提供较高精度的插值效果,这为时空变量的插值预测提供了有效的途径。

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论文研究-基于有效光照估计的复杂光照人脸识别.pdf

基于光照估计的光照不变量提取是提高复杂光照人脸识别性能的一种有效方法。以往算法仅考虑光照缓慢变化特性从人脸图像中估计光照,无法获取准确的光照和光照不变量。综合考虑图像的成像原理、光照缓慢变化特性和复杂照明环境,结合图像融合和平滑滤波,提出一种有效的人脸图像光照估计、光照不变量提取方法。所提算法能较好地处理阴影边缘问题,提取含有丰富面部细节特征、更接近于人脸本征的光照不变量。复杂光照Yale B 和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明所提算法具有高效性。

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论文研究-基于密度比例的密度峰值聚类算法.pdf

CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)是一种新的基于密度的聚类算法。该算法可以对非球形分布的数据聚类,有待调节参数少、聚类速度快等优点。但是对于类簇间密度相差较大的数据,该算法容易遗漏密度较小的类簇而影响聚类的准确率。针对这一问题,提出了基于密度比例峰值聚类算法即R-CFSFDP。该算法将密度比例引入到CFSFDP中,通过计算样本数据的密度比峰值来提高数据中密度较小类簇的辨识度,进而提升整体聚类的准确率。基于9个常用测试数据集(2个人工合成数据集,7个UCI数据集)的聚类实验结果表明,对于类簇间密度相差较大和类簇形

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