【摘 要】
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对复杂背景图像局部轮廓信息进行识别,能够快速获取图像相关信息,对图像局部轮廓信息进行智能识别,需要对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征,将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差。传统方法利用相与操作算子对复杂背景进行处理,将图像中的干扰信号剔除,但忽略了对图像的细节分解,导致识别效率低。提出一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别方法,利用对偶树复小波变换的优良特性对复
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对复杂背景图像局部轮廓信息进行识别,能够快速获取图像相关信息,对图像局部轮廓信息进行智能识别,需要对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征,将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差。传统方法利用相与操作算子对复杂背景进行处理,将图像中的干扰信号剔除,但忽略了对图像的细节分解,导致识别效率低。提出一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别方法,利用对偶树复小波变换的优良特性对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征。对提取获得的图像特征进行灰度膨胀、腐蚀、开闭运算。将图像原图与经过
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对异质复杂信息节点搜索路径的寻优,能够有效改善无线网络的信息搜索效率。对异质复杂信息的节点搜索路径进行寻优,需要先减少异质信息节点存储冗余,描述异质信息节点数据能量的消耗,完成异质复杂信息节点搜索路径的寻优。传统方法采用信标进行异质复杂信息节点定位的路径寻优方法,对无线网络中信标节点进行布局,但忽略了对异质信息节点能量消耗的求取,导致节点搜索路径并不是最优路径。提出基于遗传算法的寻优方法,以无线网
为了提高粒子滤波跟踪算法的效率,针对图像的特点对粒子滤波算法进行改进。首先针对无人机跟踪过程中,目标始终在图像中心位置附近晃动的特点,结合高斯分布对粒子初始化过程进行改进,保证粒子以较大概率集中在图像中心位置附近;然后针对无人机姿态调整过程中,目标运动朝向图像中心位置的特点,采用高斯加权后的权值对粒子重采样进行改进,保证图像中心区域的粒子有更大概率被保留。最后通过实验对改进算法进行分析和评价,验证
对交互式医疗诊断图像轮廓线的生成,能够有效提高临床诊断以及治疗水平。对交互式医疗诊断图像轮廓线自动快速的生成,需要构建轮廓线演化能量模型,提高轮廓线生成的精度,确定能量函数极小值,完成医疗诊断图像轮廓线的生成。传统方法沿着感兴趣方向对轮廓进行投影,分析扫描曲面对应的医疗诊断图像数据,但忽略了对轮廓线演化模型的构建,导致轮廓线生成精度偏低。提出基于Snake模型的交互式医疗诊断图像轮廓线自动生成方法
对网络重叠数据的检测与排除,能够有效提高网络数据处理精度。大数据下对重叠数据的检测,需要计算数据聚类离散程度的期望,获得最佳聚类数目以确定聚类中心,完成重叠数据的检测,进而对其进行排除。传统方法结合量子滤波器,对数据点进行了一定程度的平滑,判断数据的真实度,但忽略了对数据的聚类中心的求取,导致重叠数据优化识别精度偏低。提出基于相关性分析和GAS算法的优化识别方法,将测量数据进行聚类,计算对应不同聚
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