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基于改进遗传算法的微小图像边缘特征快速识别研究 被引量：3
1
作者 李震 吴俊君 高强 《机械设计与制造工程》 2019年第1期102-106,共5页
针对微小图像边缘特征识别方法存在识别速度慢、识别精度低的问题,提出一种基于改进遗传算法的微小图像边缘特征快速识别方法。对经典边缘特征识别算子进行处理并构成初始化子群,利用新的编码方法对子群中的染色体进行编码,构建适应度... 针对微小图像边缘特征识别方法存在识别速度慢、识别精度低的问题,提出一种基于改进遗传算法的微小图像边缘特征快速识别方法。对经典边缘特征识别算子进行处理并构成初始化子群,利用新的编码方法对子群中的染色体进行编码,构建适应度函数计算出相应的适应值,并根据适应值设计遗传算子,完成遗传算法的改进;采用克隆选择理论对微小图像边缘特征进行预处理,形成微小图像的抗体库,基于改进遗传算法并利用K近邻判别理论完成待识别微小图像特征智能识别。仿真结果表明,与标准遗传算法相比,改进遗传算法平均进化代数减少3.15代,效率提高了35%,可满足微小图像边缘特征识别的实际要求。 展开更多
关键词 微小图像 边缘特征 识别 遗传算法
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大数据环境下微小图像特征智能识别仿真研究 被引量：3
2
作者 余华云 余泽禹 《计算机仿真》 北大核心 2017年第10期301-304,共4页
对微小图像特征的智能识别,能够有效提高对微小图像本质特征的识别率,对各个领域中的微小图像研究均具有重要意义。对大数据特征的识别,需要将微小图像相同尺度不同方向的特征进行融合,并对其进行预处理,完成对微小图像特征的智能识别... 对微小图像特征的智能识别,能够有效提高对微小图像本质特征的识别率,对各个领域中的微小图像研究均具有重要意义。对大数据特征的识别,需要将微小图像相同尺度不同方向的特征进行融合,并对其进行预处理,完成对微小图像特征的智能识别。传统方法对微小图像进行滤波去噪处理获得平滑图像,获取微小图像光照不变量数据的特征,但忽略了先对其进行预处理,导致识别精度偏低。提出基于克隆选择的大数据环境下微小图像特征智能识别方法。上述方法先对微小图像进行Gabor变换,按照两个融合规则将微小图像相同尺度不同方向的特征进行融合,得到微小图像5个尺度上的融合特征,采用克隆选择理论对微小图像融合特征进行预处理,形成微小图像的抗体库,结合K近邻判别理论完成待识别微小图像特征智能识别。实验结果表明,所提方法能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。 展开更多
关键词 大数据环境 微小图像 特征识别
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大数据环境下批量处理的机器智能识别技术研究
3
作者 曾劲松 《信息记录材料》 2019年第6期102-106,共5页
本研究提出了基于克隆选择所构建的微小图像特征批量处理智能识别方法,以此来解决微小图像批量处理识别过程中的缺点,对大数据环境下批量处理的图像特征机器智能识别技术进行了研究。实验表明,与支持向量机方法相比,克隆选择方法对批量... 本研究提出了基于克隆选择所构建的微小图像特征批量处理智能识别方法,以此来解决微小图像批量处理识别过程中的缺点,对大数据环境下批量处理的图像特征机器智能识别技术进行了研究。实验表明,与支持向量机方法相比,克隆选择方法对批量的微小图像特征智能识别的有效性要高。大尺度特征贡献较大,小尺度特征贡献则相对较小,克隆选择方法对不同尺度的批量微小图像特征智能识别都有非常显著的贡献。与支持向量机方法相比,克隆选择方法在识别性能、计算量均更具优势。 展开更多
关键词 批量处理 智能识别 微小图像 支持向量机 克隆选择
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大数据环境下多代表点近邻传播的微小图像特征智能识别与仿真
4
作者 曹敏 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2018年第6期37-40,59,共5页
传统方法对微小图像进行滤波去噪处理获得平滑图像,获取微小图像光照不变量数据的特征,但忽略了先对其进行预处理,导致识别精度偏低.为了解决上述图像缺陷,提出了一种大数据环境下多代表点近邻传播的微小图像特征智能识别与仿真方法.采... 传统方法对微小图像进行滤波去噪处理获得平滑图像,获取微小图像光照不变量数据的特征,但忽略了先对其进行预处理,导致识别精度偏低.为了解决上述图像缺陷,提出了一种大数据环境下多代表点近邻传播的微小图像特征智能识别与仿真方法.采用本方法合成当前识别画面时需要将正向映射与逆向映射进行结合应用,同时采用图像识别多代表点近邻传播特性从各个源参考图像中获得弥补空洞所需的像素点数据,以解决对整幅参考图像从深度角度进行比对与智能识别.最后,通过实验研究分析表明:文中所提的智能识别方法可以有效提高微小图像特征智能识别的准确率,加强识别算法的鲁棒性. 展开更多
关键词 大数据环境 多代表点近邻传播 微小图像 智能识别
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微小目标图像多普勒频谱识别研究
5
作者 李颖 张国林 甘桂兰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第3期221-225,共5页
为提高雷达对微小目标的识别精准度,基于深度信念网络对微小目标图像多普勒频谱识别方法展开研究。首先利用深度信念网络挖掘微小目标图像中的深层抽象特征,然后将对目标图像的多普勒频谱识别转换为对强杂波环境下微弱周期信号的识别,... 为提高雷达对微小目标的识别精准度,基于深度信念网络对微小目标图像多普勒频谱识别方法展开研究。首先利用深度信念网络挖掘微小目标图像中的深层抽象特征,然后将对目标图像的多普勒频谱识别转换为对强杂波环境下微弱周期信号的识别,从而提高目标图像的信噪比。基于挖掘到的深层次特征,将目标图像周期信号转换为小频率信号,从而完成识别。仿真结果表明:该方法受强杂波影响较小,使得PSD图中峰值更加清晰明了,可在短时间内获得理想的识别结果,且优化了图像信噪比,从而实现了对微小目标的精准识别。 展开更多
关键词 深度信念网络 微小目标图像 多普勒频谱 PSD图 识别效果
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海量微小差异图像群中智能边缘检测方法仿真 被引量：1
6
作者 李长超 《计算机仿真》 北大核心 2018年第1期436-440,共5页
由于海量图像群中会同时含有物体边缘、阴影以及噪声问题,采用常规图像边缘检测方法很难从噪声或是微小差异特征中区分出精确边缘,检测出的边缘存在细节损失严重、边缘不连续以及噪声去除不完全等问题。提出一种结合Canny算子、非下采样... 由于海量图像群中会同时含有物体边缘、阴影以及噪声问题,采用常规图像边缘检测方法很难从噪声或是微小差异特征中区分出精确边缘,检测出的边缘存在细节损失严重、边缘不连续以及噪声去除不完全等问题。提出一种结合Canny算子、非下采样Contourlet变换以及模糊C均值聚类方法的图像边缘检测方法。将海量微小差异图像乘性噪声转换为加性噪声形式,结合Canny算子计算差异图像群中边缘方向。根据海量微小差异图像边缘丰富、区域平滑的特点,以及差异图像在灰度上的差异,结合区域生长完成灰度差异的分割。通过非下采样Contourlet变换将图像群中图像分解为低频分量和高频分量,提取边缘信息,采用模糊C均值聚类方法对边缘进行聚类获得低频边缘图像,对于边缘细节信息较多的微小差异图像高频分量各个子带,依据模极大值检测边缘,减少图像为边缘,丰富微小差异图像细节,通过对海量微小差异图像群中低频分量和高频分量进行融合获得完整的图像边缘。实验结果表明,上述方法对高斯噪声具有较好的抑制能力,具有良好的图像边缘定位精度和干扰鲁棒性。 展开更多
关键词 海量 微小差异图像群 智能边缘 检测
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远程微小红外图像小差异特征分类算法仿真
7
作者 徐甜 金显华 高国伟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第7期226-229,302,共5页
远程微小红外图像特征空间维数较高,提取出的独立分量具有无序性的特点,传统的红外图像差异特征分类方法不能解除红外图像的亮度耦合,对图像的边缘、角点、轮廓等采用同种维度的图像差异帧幅度分析法,致使提取的红外图像特征准确率不高... 远程微小红外图像特征空间维数较高,提取出的独立分量具有无序性的特点,传统的红外图像差异特征分类方法不能解除红外图像的亮度耦合,对图像的边缘、角点、轮廓等采用同种维度的图像差异帧幅度分析法,致使提取的红外图像特征准确率不高。提出一种基于赋权思想及雷达图的双维度图像帧差异幅度分析方法。通过帧图像特征构建矩阵,利用选择矩阵筛选出符合双维度差异的有效帧图像,然后利用赋权思想将图像小差异即不符合显著特征的帧图像进行分类融合,最后利用雷达图对矩阵内清晰帧图像进行多维无损放大。仿真结果证明,通过赋权思想及雷达图的双维度图像帧差异幅度分析方法,能够将远程微小红外图像小差异特征进行有效分类,消除噪点,有利于微小红外图像最大限度还原。 展开更多
关键词 远程 微小红外图像 差异特征 分类算法
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微小尺寸精度图像角点特征在线搜索仿真研究
8
作者 桑园 《计算机仿真》 北大核心 2019年第1期392-396,共5页
针对当前方法无法快速、准确地对微小尺寸精度图像角点特征在线搜索的问题,提出基于纹理结构引导的微小尺寸精度图像角点特征在线搜索方法。对含噪的微小尺寸精度图像进行小波分解,并估计噪声方差,引入噪声方差的修正因子,对噪声方差进... 针对当前方法无法快速、准确地对微小尺寸精度图像角点特征在线搜索的问题,提出基于纹理结构引导的微小尺寸精度图像角点特征在线搜索方法。对含噪的微小尺寸精度图像进行小波分解,并估计噪声方差,引入噪声方差的修正因子,对噪声方差进行修正。根据修正结果经维纳滤波器对微小尺寸精度图像中含有的噪声进行去除,再采用小波系数对微小尺寸精度图像进行重构,实现微小尺寸精度图像增强。在微小尺寸精度图像角点特征在线搜索过程中引入结构张量,完成微小尺寸精度图像角点特征的搜索。利用张量结构特征定量分析微小尺寸精度图像角点特征在线搜索,得到微小尺寸精度图像角点特征信息填补优先级判断函数。将曲率引入微小尺寸精度图像角点特征在线搜索中,获取最适当的纹理合成模板,利用优先级判断函数和纹理合成模板获取微小尺寸精度图像角点特征在线搜索最终的搜索准确率。实验表明,上述方法微小尺寸精度图像角点特征在线搜索平均耗时为9μs,微小尺寸精度图像角点特征在线搜索后的准确性良好。所提方法分别在微小尺寸精度图像角点特征在线搜索耗时和微小尺寸精度图像准确性方面均有所保障,具有可实践性。 展开更多
关键词 微小尺寸精度图像 角点特征 在线搜索 准确率
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