【摘 要】
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SO2 is very rapidly hydrated to sulfurous acid in water solution at pH value above 6.0,whereby sulfite is yielded from the disassociation of protons.We aimed to improve the sulfite transformation effi
【出 处】
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Chinese Journal of Oceanology and Limnology
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SO2 is very rapidly hydrated to sulfurous acid in water solution at pH value above 6.0,whereby sulfite is yielded from the disassociation of protons.We aimed to improve the sulfite transformation efficiency and provide a basis for the direct utilizatio
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为解决场景模型在快速光照变化下失效的问题,提出了一种新的前景目标分割方法。该方法共包括三个步骤。首先,利用全局光照函数建立高斯混合模型;其次,提取当前帧中的纹理、ZNCC及轮廓特征;最后,将提取到的特征分两阶段与高斯混合模型进行融合(第一阶段:融合纹理及ZNCC特征;第二阶段:融合轮廓特征),得到最终的场景分割结果。实验结果表明:该算法具有较好的鲁棒性,并且相较于基于全局光照建模的方法具有更高的精
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针对低分辨率深度图像上采样容易导致边缘模糊问题,提出了一种基于图像边缘特征的深度上采样算法。一方面,利用相同低分辨率深度和彩色图像的相关性系数,自适应调节深度图像边缘上采样过程中深度和彩色的权重;另一方面,结合上采样值和低分辨率深度图像中邻近像素值,对低分辨率深度图像的不连续区域进行求精操作以进一步减少边缘模糊现象。实验结果表明,本文算法的性能优于近年文献中提出的算法。本算法上采样深度图像的平均坏
基于稀疏运动矢量场,提出一种动态背景下的运动目标区域检测方法。根据运动矢量场特性分析进行全局运动参数估计和全局运动补偿,实现动态场景中的背景校正;利用最大树数据结构,基于运动矢量补偿误差分级表示视频帧中运动基本一致的连通区域,进行运动区域初始分类;根据运动目标在空间上的连通性和运动一致性的特点,选择区域相似性度量准则,进行区域合并和滤波,将具有相似运动的连通区域合并,实现运动目标区域检测。将检测出
为实现强杂波背景下视频的鲁棒跟踪,在常用非线性系统模型的基础上引入柯西高斯混合噪声模型,充分考虑了非高斯噪声前后时刻的状态相关性,并以权重条件最小方差为标准,推导了非高斯相关噪声的最优建议分布函数,在粒子滤波框架内实现了非高斯相关噪声模型时系统状态的准确估计。在新算法的框架内采用多特征自适应融合的方法,实现了强噪声背景下视频目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,本文方法扩展了粒子滤波的适用范围,有效提升了
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