【摘 要】
：
为了减小低照度图像在图像预处理过程中所造成的影响,提出一种HSV空间的基于巴特沃斯低通滤波(BLPF)的改进Retinex算法。把低照度图像从RGB各通道转换到HSV各通道,对饱和度分量进行自适应线性拉伸,对亮度分量进行基于BLPF的改进Retinex增强,不仅有效地降低噪声的干扰,在增强图像暗区亮度的同时抑制局部高亮区的"光晕",而且凸显图像细节,还原图像原有的色彩。通过大量测试,验证了该方法的
【机 构】
：
云南大学信息学院,云南省高校物联网技术及应用重点实验室
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目(61271361,61761046,U1802271),云南省教育厅科学研究项目(2019Y0004)。
论文部分内容阅读
为了减小低照度图像在图像预处理过程中所造成的影响,提出一种HSV空间的基于巴特沃斯低通滤波(BLPF)的改进Retinex算法。把低照度图像从RGB各通道转换到HSV各通道,对饱和度分量进行自适应线性拉伸,对亮度分量进行基于BLPF的改进Retinex增强,不仅有效地降低噪声的干扰,在增强图像暗区亮度的同时抑制局部高亮区的"光晕",而且凸显图像细节,还原图像原有的色彩。通过大量测试,验证了该方法的有效性。
其他文献
针对目前词向量表示低频词质量差,表示的语义信息容易混淆,以及现有的消歧模型对多义词不能准确区分等问题,提出一种基于词向量融合表示的多特征融合消歧方法。该方法将使用知网(HowNet)义原表示的词向量与Word2vec生成的词向量进行融合来补全词的多义信息以及提高低频词的表示质量。首先计算待消歧实体与候选实体的余弦相似度来获得二者的相似度;其次使用聚类算法和知网知识库来获取实体类别特征相似度;然后利
针对目前动态手势识别计算复杂度较高以及对实验器材有相应要求的问题,提出基于多特征融合的动态手势识别。使用OpenPose得到手部关键点信息,建立手势模型,将坐标信息利用手部的结构关系进行处理,得到手部的角度和长度特征。将角度特征序列和长度特征序列进行融合,利用阈值设定过滤序列中的奇异点,使用FastDTW算法计算待测动态手势与手势模板库中的序列距离,得到预测手势动作类别。实验表明,该方法计算复杂度
航空发动机损伤是影响飞行安全的重要因素。当前基于计算机视觉的发动机孔探图像损伤检测存在两个主要问题:一是孔探图像背景复杂,使得模型对损伤的检测精度较低;二是孔探图像数据来源受限,导致模型可检测类别较少。为解决这两个问题,提出了基于Mask R-CNN的二分类到多分类递进式航空发动机损伤图像检测网络。通过在Mask R-CNN中增加二分类检测分支,首先对图像中的损伤进行二分类检测并对定位坐标进行回归
参数化密度估计算法和非参数化密度估计算法均无法高效地处理高维时间序列。针对这种情况,提出基于贝叶斯序列分割的高维时间序列在线分类算法。通过时间延迟嵌入将时间序列投影到重建相位空间,基于贝叶斯序列分割将时间序列分区,结合边际密度和copula变换计算每个区的密度。使用积分平方误差度量时间序列概率密度函数之间的相似性。实验结果表明,该方法对于时间序列的维度具有鲁棒性,能高效地估计时间序列的密度,获得满
在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络(Bi RNN)的周期型容量指标预测模型,记作Bi RNN-Bi LSTM-BI。首先,为分
随着计算机网络技术的飞速发展,新型攻击手段层出不穷,而传统的静态被动防御手段难以有效应对。端信息跳变是一项网络动态防御技术,能够主动防御网络攻击,保护重要网络节点。该技术借鉴跳频通信技术的思想,通过伪随机地改变通信双方或一方的端信息,隐藏重要节点,增加攻击者的攻击难度和攻击成本,干扰甚至破环攻击者的攻击,实现网络主动防御。首先进行了端信息跳变技术研究现状的调查,按照跳变项进行分类并分析了优缺点。然
含负项高效用项集(HUI)挖掘是新兴的数据挖掘任务之一。为了挖掘满足用户需求的含负项HUI结果集,提出了含负项top-k高效用项集(THN)挖掘算法。为了提升THN算法的时空性能,提出了自动提升最小效用阈值的策略,并采用模式增长方法进行深度优先搜索;使用重新定义的子树效用和重新定义的本地效用修剪搜索空间;使用事务合并技术和数据集投影技术解决多次扫描数据库的问题;为了提高效用计数的速度,使用效用数组
在全球定位、移动通信技术迅速发展的背景下涌现出了海量的时空轨迹数据,这些数据是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,蕴含了丰富的信息,这些信息对于城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值,而时空轨迹数据在这些领域的应用通常需要通过对时空轨迹数据进行序列模式挖掘才能得以实现。时空轨迹序列模式挖掘旨在从时空轨迹数据集中找出频繁出现的序列模式,例如:位置模式(频繁轨
特征选择能够有效提升数据分类的性能。为了进一步提升蚁群优化(ACO)在特征选择上的求解能力,提出一种结合头脑风暴优化的混合蚁群优化(ABO)算法。该算法利用信息交流档案维护历史较好解,并通过基于松弛因子的时间最久优先方法动态更新档案。当ACO的全局最优解多次未更新时,采用基于Fuch混沌映射方法的路径-想法转换算子将档案中的路径解转换为想法解,并将其作为初始种群,通过头脑风暴优化(BSO)在更广阔
针对三维空间飞行器复杂飞行任务的路径规划,提出一种建立磁导率连续过渡带模型的人工磁场建模的路径规划方法。用该方法建立飞行区域障碍物模型、兴趣区域模型、飞行高度限定模型;采用有限元分析法解算飞行区域各个点磁场方向;通过逐点迭代方法生成路径。仿真结果表明,该算法在路径平滑性能、兴趣区域搜索性能和避险性能上比传统SIMPLEC分别提高了4.6%、3.1%、21.01%,比人工势场法分别提高了4.3%、4