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峰值皮层模型耦合Weber局部描述符的图像融合算法_黄建荣

为了解决当前医学图像融合(Medical Image Fusion, MIF)方法易产生伪影,丢失部分图像细节,以及对比度较低的问题,本文提出了一种新的峰值皮层模型(Spiking Cortical Model, SCM)耦合WLD (Weber Local Deor)的图像融合算法.首先,通过SCM对源图像进行分解,获得不同的二进制脉冲图像;其次,利用输出脉冲图像生成点火映射图像,并构建了SCM脉冲输出点火数量的融合准则;然后,结合SCM脉冲输出的信息熵与点火映射图像的Weber局部描述这二者的相似性来计算融合权重,完成图像融合.通过实验表明:与当前常用的MIF算法相比,本文所提算法具有更好的视觉效果,其融合图像质量与对比度更高,同时,在客观评价标准IE,MI,AG,SSIM方面也具有更大的优势,有效地保持了源图像的有效信息.

  • 2021-05-06
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基于相关滤波与颜色概率模型的目标跟踪算法_张杰

针对地面战场环境下相似背景对目标跟踪器产生的干扰,提出了一种基于相关滤波与改进颜色概率模型的目标跟踪算法。首先,在传统颜色概率模型的基础上,利用前景目标直方图与背景直方图的差异性提出了一种突出前景的颜色概率模型;然后,根据相关滤波器响应置信度和最大响应位置生成空间惩罚矩阵,用该矩阵惩罚相关滤波器判定的背景像素的似然概率,利用积分图的方法得到颜色概率模型响应图;最后,将相关滤波器和颜色概率模型得到的响应图进行融合,融合响应图的最大响应位置即为目标的中心位置。与核循环结构滤波器(CSK)、核相关滤波器(KCF)、判别式尺度空间跟踪(DSST)、SAMF、Staple等5种算法在跟踪性能上进行比较,在OTB-100标准数据集上的结果表明,所提算法的整体精度提高了3. 06%至55. 98%,成功率提高了2. 24%至54. 97%;在相似背景干扰下,其精度提高了10. 28%至43. 9%,成功率提高了8. 3%至48. 29%。在36段战场视频序列上的结果表明,所提算法的整体精度提高了2. 2%至45. 98%,成功率提高了3. 01%至58. 27%。

  • 2021-05-06
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基于PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究_杜浩翠

针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程(Poisson Point Process, PPP)模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以"多对一"关联模型思想提出一种JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联(Probability Data Association, PDA)的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪。实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势。

  • 2021-05-06
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基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究_李泗兰

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.

  • 2021-05-06
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智能制造ITOT融合的难题,竟然可以通过这种模式解决

对需要提质增效的传统工业企业来讲,绕不开的一个问题是——“要去哪里寻找最合适的技术和方案?”工业巨头们固然可以提供一站式的完整解决方案,但在新技术日新月异、快速迭代的当下,掌握着云计算、物联网、人工智能等数字化手段的中小科创企业们的力量同样不可忽视

  • 2021-05-06
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智能制造是信息技术发展的必然!

两化融合、智能制造是实现企业战略目标,提升企业创新能力、优化资源配置、变革生产方式、提高能源资源利用效率、推进工业企业创新发展、智能发展和绿色发展,形成可持续发展的企业竞争能力的战略选择。

  • 2021-05-06
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国内首只“智能制造ETF”上市,投资新领域!

在数字化经济大潮下,戴尔易安信PowerMax帮助企业IT基础架构进行现代化转型,使数据得到有效使用并进一步释放其价值,全方位满足业务需求,助力智能制造创新传统制造业。

  • 2021-05-06
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解读(下篇) 智能制造发展趋势探究

制造企业已深刻意识到智能制造是提升核心竞争力的关键,并逐步将智能制造细化到企业的战略举措中。目前已有85%的企业具备智能制造发展愿景,49%的企业制定了智能制造发展规划,28%的企业在战略执行过程中定期开展评测与监控,并根据评测结果对智能制造战略进行优化和调整。

  • 2021-05-06
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