期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
5
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于显著纹理特征的织物疵点检测方法
被引量：
6
1
作者
石美红
张正
+1 位作者
郭仙草
陈永当
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期42-49,55,共9页
针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局...
针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局部纹理粗糙度的改进算法,以增强纹理分辨能力;结合织物疵点图像视觉显著性分析,基于局部纹理最佳窗口,通过提取与融合粗糙度、对比度和方向生成视觉显著性特征图,以显著突出织物疵点区。经TILDA织物纹理图库数据的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,此方法在有效抑制显著纹理背景的同时,检测的目标疵点具有较好的一致性和完整性。
展开更多
关键词
纹理显著性
局部纹理
粗糙度
多
尺度
度量
织物疵点检测
下载PDF
职称材料
地图代数中的双重网格计算方法
2
作者
胡海
郝大磊
+1 位作者
杨传勇
胡鹏
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期376-384,共9页
当今数据量级的骤增以及高精度要求的剧升是科学计算的新特点。随着物联网、云计算的发展,对全球范围分析计算的米级、亚米级以上高精度的要求已经出现。因为倍缩的颗粒度意味着计算量和空间复杂性几何级数般地飙升,因此机械地缩小栅格...
当今数据量级的骤增以及高精度要求的剧升是科学计算的新特点。随着物联网、云计算的发展,对全球范围分析计算的米级、亚米级以上高精度的要求已经出现。因为倍缩的颗粒度意味着计算量和空间复杂性几何级数般地飙升,因此机械地缩小栅格尺寸以实现计算精度和效率保证的自然途径理论和实践上都遇到极大困难。本文首先论述了实际计算中双重网格计算的原理和关键。它是在通常地图代数粗栅格距离变换后,充分利用其中心间长距离准确计算的基础,运用两端点间度量计算中的微分公式,在两端点粗栅格内各有微小位移时简易并准确计算位移后距离,以完成所有相关端点粗栅格中各细栅格阵的距离变换运算,从而实现高分辨率度量下的目标计算。并在此基础上详细阐述了实际应用中双重网格计算的具体实施方案,并讨论了它的计算复杂性。结果表明,双重网格计算方法极大地降低了计算开销,在理论和实践上突破了栅格方法对于大区域度量计算的适用性问题。
展开更多
关键词
地图代数
双重网格计算
空间
度量
大地线
尺度
多
尺度
度量
及窗口
下载PDF
职称材料
基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法
被引量：
3
3
作者
李平生
李小霞
《微型机与应用》
2011年第3期35-38,共4页
针对mean shift跟踪方法中存在的光照变化不稳定问题,提出了基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法。首先分别提取目标的梯度特征和彩色特征,利用多尺度的相似度计算方法进行特征的匹配,然后通过最大化相似度对目标进行跟...
针对mean shift跟踪方法中存在的光照变化不稳定问题,提出了基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法。首先分别提取目标的梯度特征和彩色特征,利用多尺度的相似度计算方法进行特征的匹配,然后通过最大化相似度对目标进行跟踪。通过物体和人体等运动目标的跟踪,验证了改进的跟踪算法在光照变化情况下的鲁棒性优于原有的算法,显著降低了跟踪位置误差。
展开更多
关键词
目标跟踪
mean
SHIFT
梯度图像
多
尺度
相似
度量
下载PDF
职称材料
基于多样字典理论与多尺度距离度量的彩色图像检索
被引量：
2
4
作者
梁晨
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
2017年第2期167-172,178,共7页
针对在图像检索中因色彩因素导致的相关算法正确率低、稳定性差等问题,提出了一种多样字典理论与多尺度距离度量的彩色图像检索算法.首先,对输入图像进行量化,将其转换为一维字符串形式;其次,采用多样字典统计对图像视觉模式编码,并计...
针对在图像检索中因色彩因素导致的相关算法正确率低、稳定性差等问题,提出了一种多样字典理论与多尺度距离度量的彩色图像检索算法.首先,对输入图像进行量化,将其转换为一维字符串形式;其次,采用多样字典统计对图像视觉模式编码,并计算编码后的图像特征值;最后,给出多尺度距离的相似度量准则,并根据该准则对查询图像与数据库图像的特征值进行处理,寻找与其匹配的特征图像.实验结果表明:本文所提出的算法在查准率与查全率上要优于当前流行的检索方法,其对彩色图像的检索精度和稳定性也有了明显提高,因此具有较好的应用价值.
展开更多
关键词
图像检索
多
样字典理论
多
尺度
距离
度量
色彩干扰
下载PDF
职称材料
基于PF的窗口自适应Mean-Shift跟踪算法
5
作者
张万绪
姜卫琳
张晓军
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期186-190,共5页
在视频目标跟踪过程中,Mean-Shift算法存在着核函数带宽固定不变的缺陷,对尺度大小发生变化的目标无法进行有效跟踪。提出一种多尺度理论与粒子滤波器(PF)相结合的改进算法。通过粒子滤波器对多尺度理论统计得到的跟踪窗信息量进行预测...
在视频目标跟踪过程中,Mean-Shift算法存在着核函数带宽固定不变的缺陷,对尺度大小发生变化的目标无法进行有效跟踪。提出一种多尺度理论与粒子滤波器(PF)相结合的改进算法。通过粒子滤波器对多尺度理论统计得到的跟踪窗信息量进行预测修正,据此计算核窗宽大小变化的比例系数,实现跟踪算法的窗口自适应能力。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标均能自动选择合适的跟踪窗口大小。
展开更多
关键词
目标跟踪
MEAN-SHIFT算法
多
尺度
信息
度量
粒子滤波器
下载PDF
职称材料
题名
基于显著纹理特征的织物疵点检测方法
被引量：
6
1
作者
石美红
张正
郭仙草
陈永当
机构
西安工程大学计算机科学学院
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期42-49,55,共9页
基金
国家科技支撑计划基金资助项目(2014BAF07B01)
中国纺织工业联合会科技项目(2014066)
陕西省科技创新工程重大科技专项项目(2008ZDKG-36)
文摘
针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局部纹理粗糙度的改进算法,以增强纹理分辨能力;结合织物疵点图像视觉显著性分析,基于局部纹理最佳窗口,通过提取与融合粗糙度、对比度和方向生成视觉显著性特征图,以显著突出织物疵点区。经TILDA织物纹理图库数据的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,此方法在有效抑制显著纹理背景的同时,检测的目标疵点具有较好的一致性和完整性。
关键词
纹理显著性
局部纹理
粗糙度
多
尺度
度量
织物疵点检测
Keywords
texture saliency
local texture
coarseness
multi-scale calculation
fabric defect detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
地图代数中的双重网格计算方法
2
作者
胡海
郝大磊
杨传勇
胡鹏
机构
武汉大学资源与环境科学学院
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室
中国科学院大学
佛山市城市规划勘测设计研究院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期376-384,共9页
基金
国家自然科学基金(41571395
41471328)~~
文摘
当今数据量级的骤增以及高精度要求的剧升是科学计算的新特点。随着物联网、云计算的发展,对全球范围分析计算的米级、亚米级以上高精度的要求已经出现。因为倍缩的颗粒度意味着计算量和空间复杂性几何级数般地飙升,因此机械地缩小栅格尺寸以实现计算精度和效率保证的自然途径理论和实践上都遇到极大困难。本文首先论述了实际计算中双重网格计算的原理和关键。它是在通常地图代数粗栅格距离变换后,充分利用其中心间长距离准确计算的基础,运用两端点间度量计算中的微分公式,在两端点粗栅格内各有微小位移时简易并准确计算位移后距离,以完成所有相关端点粗栅格中各细栅格阵的距离变换运算,从而实现高分辨率度量下的目标计算。并在此基础上详细阐述了实际应用中双重网格计算的具体实施方案,并讨论了它的计算复杂性。结果表明,双重网格计算方法极大地降低了计算开销,在理论和实践上突破了栅格方法对于大区域度量计算的适用性问题。
关键词
地图代数
双重网格计算
空间
度量
大地线
尺度
多
尺度
度量
及窗口
Keywords
map algebra
double grid calculation
metric space
geodesic scale
multi-scale measurement and window
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法
被引量：
3
3
作者
李平生
李小霞
机构
西南科技大学信息工程学院
出处
《微型机与应用》
2011年第3期35-38,共4页
文摘
针对mean shift跟踪方法中存在的光照变化不稳定问题,提出了基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法。首先分别提取目标的梯度特征和彩色特征,利用多尺度的相似度计算方法进行特征的匹配,然后通过最大化相似度对目标进行跟踪。通过物体和人体等运动目标的跟踪,验证了改进的跟踪算法在光照变化情况下的鲁棒性优于原有的算法,显著降低了跟踪位置误差。
关键词
目标跟踪
mean
SHIFT
梯度图像
多
尺度
相似
度量
Keywords
object tracking
mean shift
gradient image
multi-scale similarity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于多样字典理论与多尺度距离度量的彩色图像检索
被引量：
2
4
作者
梁晨
机构
齐鲁师范学院信息科学与工程学院
出处
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
2017年第2期167-172,178,共7页
文摘
针对在图像检索中因色彩因素导致的相关算法正确率低、稳定性差等问题,提出了一种多样字典理论与多尺度距离度量的彩色图像检索算法.首先,对输入图像进行量化,将其转换为一维字符串形式;其次,采用多样字典统计对图像视觉模式编码,并计算编码后的图像特征值;最后,给出多尺度距离的相似度量准则,并根据该准则对查询图像与数据库图像的特征值进行处理,寻找与其匹配的特征图像.实验结果表明:本文所提出的算法在查准率与查全率上要优于当前流行的检索方法,其对彩色图像的检索精度和稳定性也有了明显提高,因此具有较好的应用价值.
关键词
图像检索
多
样字典理论
多
尺度
距离
度量
色彩干扰
Keywords
image retrieval
multiple dictionary theory
multiple distance measure
color interference
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于PF的窗口自适应Mean-Shift跟踪算法
5
作者
张万绪
姜卫琳
张晓军
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期186-190,共5页
文摘
在视频目标跟踪过程中,Mean-Shift算法存在着核函数带宽固定不变的缺陷,对尺度大小发生变化的目标无法进行有效跟踪。提出一种多尺度理论与粒子滤波器(PF)相结合的改进算法。通过粒子滤波器对多尺度理论统计得到的跟踪窗信息量进行预测修正,据此计算核窗宽大小变化的比例系数,实现跟踪算法的窗口自适应能力。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标均能自动选择合适的跟踪窗口大小。
关键词
目标跟踪
MEAN-SHIFT算法
多
尺度
信息
度量
粒子滤波器
Keywords
target tracking
mean-shift algorithm
multi-scale information measures
particle filter
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于显著纹理特征的织物疵点检测方法
石美红
张正
郭仙草
陈永当
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
2
地图代数中的双重网格计算方法
胡海
郝大磊
杨传勇
胡鹏
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
0
下载PDF
职称材料
3
基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法
李平生
李小霞
《微型机与应用》
2011
3
下载PDF
职称材料
4
基于多样字典理论与多尺度距离度量的彩色图像检索
梁晨
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
2017
2
下载PDF
职称材料
5
基于PF的窗口自适应Mean-Shift跟踪算法
张万绪
姜卫琳
张晓军
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
