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声发射检测技术作为大型常压储罐底板的在线检测技术,其检测结果受传感器布置高度、频率范围、背景噪声高低、定位声速设定等诸多因素的影响。针对两种不同高度的传感器布置方式,通过断铅标定和现场检测分析传感器布置高度对声发射检测结果的影响,结果表明:传感器布置高度为300mm和600mm时,实测结果未见明显异常,其误差满足工程检测的要求;将传感器布置在高处的方式容易采集衰减程度小的信号,有利于长距离检测,而将传感器布置在低处的方式更易采集衰减程度明显的信号。 相似文献
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提出一种基于四树复小波包变换(QCWPT)复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪新方法。含噪图像经多尺度QCWPT被分解成一个低频复数逼近子图和若干高频复数方向细节子图。在大尺度下,可认为低频逼近子图为信号复系数予以保留;对各尺度复数方向子图按照对数熵代价函数确定最优复小波包基。把能很好刻画小波系数边缘分布形状和局部邻域强相关性的高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,新的CGSM模型具有很好刻画图像幅值和相位信息的能力,并利用该模型对复系数进行贝叶斯最小均方(BLS)估计,从而实现去噪目的。实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标还是视觉效果,本文方法的去噪性能均好于双树复小波变换(DCWT)、QCWPT和小波域GSM模型去噪,并且在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力。 相似文献
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基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪新方法.含噪图像经抗混Contourlet多尺度变换,得到一个低频逼近子图和一系列不同尺度、不同方向的高频细节子图,充分利用变换域同层同方向子带内信号系数相关性强、噪声系数无相关性的特点,采用强局部化零均值高斯分布模型对高频细节子图进行降噪处理.实验结果表明,该方法计算效率高,能克服Contourlet变换中的频谱混叠,避免了重构图像出现"划痕"现象.无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的去噪性能均好于Contourlet去噪、Contourlet域HMT去噪和基于抗混叠Contourlet变换的硬阈值去噪,在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力. 相似文献
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针对ResNet50中的Bottleneck经过1×1卷积降维后主干分支丢失部分特征信息而导致在表情识别中准确率不高的问题,本文通过引入Ghost模块和深度可分离卷积分别替换Bottleneck中的1×1卷积和3×3卷积,保留更多原始特征信息,提升主干分支的特征提取能力;利用Mish激活函数替换Bottleneck中的ReLU激活函数,提高了表情识别的准确率;在此基础上,通过在改进的Bottleneck之间添加非对称残差注意力模块(asymmetric residual attention block, ARABlock)来提升模型对重要信息的表示能力,从而提出一种面向表情识别的重影非对称残差注意力网络(ghost asymmetric residual attention network, GARAN)模型。对比实验结果表明,本文方法在FER2013和CK+表情数据集上具有较高的识别准确率。 相似文献
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为提升群海鞘群算法求解精度和收敛速度,提出了基于混沌映射动态惯性权重的群海鞘群算法.首先利用Tent混沌映射生成初始种群,计算种群适应度并保留最优个体作为初始食物源位置;将种群大小均分为领导者和追随者两部分以提高算法全局搜索能力,通过引入疯狂算子完成对领导者的位置更新;在追随者位置更新公式中,提出了基于精英保留及动态惯性权重的追随者位置更新策略,通过计算个体适应度值完成食物源的位置更新.实验结果表明,改进算法拥有更好的性能. 相似文献
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为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。 相似文献
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提出了一种四树复小波包变换域层内层间系数相关性图像增强新方法。该方法利用四树复小波包变换具有移不变性、良好方向选择性和对高频信号的细致分析能力,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,充分利用变换域信号复系数层间相关性强和噪声复系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量模型对每一个方向子图复系数进行降噪处理。同时考虑图像的弱边缘在变换域某些方向子图内复系数值较大,而在其他方向子带内其值较小的特点,甄别出弱边缘点对应的复系数并进行增强处理。实验结果表明,无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的增强性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像弱边缘增强和细节保护能力。 相似文献