【摘 要】
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为了有效地检测出图像中的显著区域,提出了一种基于L_0平滑的超像素块最短测地距离的图像显著区域提取方法。首先对图像进行L_0平滑得到边缘锐化内部细节平滑的图像,进而用简单线性迭代聚类(SLIC)算法得到图像的超像素块;然后提取超像素块的颜色和空间特征,计算超像素块之间的最短测地距离,根据图像边界的连通性得到每个超像素块的初步显著值;最后通过显著区域聚焦等后处理优化操作,滤除图中的背景噪声,得到最终
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为了有效地检测出图像中的显著区域,提出了一种基于L_0平滑的超像素块最短测地距离的图像显著区域提取方法。首先对图像进行L_0平滑得到边缘锐化内部细节平滑的图像,进而用简单线性迭代聚类(SLIC)算法得到图像的超像素块;然后提取超像素块的颜色和空间特征,计算超像素块之间的最短测地距离,根据图像边界的连通性得到每个超像素块的初步显著值;最后通过显著区域聚焦等后处理优化操作,滤除图中的背景噪声,得到最终显著图。利用公开数据库与之前方法进行比较的结果显示,本文方法能够更好地加亮整个显著目标区域,去除背景干扰
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由于受到光照和其它因素的影响,图像存在光照不均的问题,当前图像增强方法容易出现丢失图像细节信息或过增强现象,增强效果不佳。为此,提出一种新的光照不均图像自适应增强方法,通过Daub 5/3小波对光照不均图像进行三级提升小波变换,通过双边滤波器完成对低频子带的滤波操作,将得到的结果看作照射分量估计值。通过PAL模糊增强算法完成对光照不均图像边缘、纹理信息的增强处理,实现噪声滤除,当前得到的图像光照已
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NVIDIA公司近日宣布推出全新NVIDIA VCA认证合作伙伴计划,助力企业更加轻松地部署经NVIDIA认证的视觉计算设备(VCA)解决方案。NVIDIA VCA认证解决方案能够加速工作流程,助力艺术家通过使用NVIDIA Mental Ray、NVIDIA Iray和
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随着RFID 技术、CPS、物联网技术研究的不断深入，作为其中关键技术的复杂事件处理也得到了广泛的研究。由于应用上述技术的分布式系统中时间粒度不同等原因，事件具有时间不确定性；同时事件不是随机产生而是按照预定义的业务逻辑或规则产生，事件间存在着事件约束。
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