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1.
通过模拟人类底层视觉系统中的颜色恒常处理机制,提出基于视锥细胞色适应生理机制的颜色恒常性计算方法,利用视锥细胞的色适应计算代替基于灰度边缘假设的颜色恒常性计算方法所采用的Von Kries对角变换.实验结果及定量定性的分析表明本文方法比原计算模型下的算法颜色校正效果要好,能有效恢复图像中物体的本质颜色,且性能更稳定.从计算神经科学的角度,本文方法支持视锥细胞的色适应生理机制在视觉颜色恒常性中扮演重要角色的观点.  相似文献   
2.
深度神经网络解释方法综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
3.
颜色恒常性是计算机视觉的重要研究方向,旨在准确识别目标的真实颜色而不受场景光源变化的影响。目前提出的多种颜色恒常性算法,使用传统的Von Kries 对角变换矩阵对图像的估计照明进行校正,对低照度和强光照射条件下采集到的图像处理效果比较差。根据图像形成的数学模型和光学原理提出了亮度补偿对角变换矩阵的颜色恒常计算方法,该方法对图像颜色校正的同时根据图像像素亮度变化对图像的亮度进行补偿。通过采用多种颜色恒常性算法进行实验验证,该方法能够有效地校正低照度和强光照射图像的颜色、对比度和亮度,从而增强了图像的视见度。  相似文献   
4.
为了提高雷达信号处理系统性能,研究信号处理系统模型算法,构建了一个雷达信号处理系统仿真模型.在对雷达信号处理模型算法详细分析的基础上,利用Matlab工具实现对该算法模型的仿真验证.通过对仿真结果的分析,可以看出该算法能够准确提取目标的距离、速度信息,对杂波和噪声的抑制能力较强,验证了信号处理仿真系统模型的可行性和算法的可靠性.  相似文献   
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