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空中电场大地电磁法(air electric field electromagnetic method,AEMT)是用电容传感器和磁场传感器观测电磁场在地表空气中的分布情况,研究地下地质结构的一种方法。为探究该方法的实用性,首先从其原理出发,以某尾矿库采集的数据为基础,使用主动约束平衡最小二乘法(active constraint balancing,ACB)反演,并分析算法中拉格朗日乘子与网格剖分因子的取值范围。其结果较好地反映了尾矿库尾矿的埋藏情况,为空中电场大地电磁法数据的反演提供了切实可行的方法。 相似文献
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半平面CGM(half plane compound Gauss-Markov)模型是以线过程(line process)标识不同的子模型,适合于描述平稳和非平稳的位移矢量场DVF(displacement vector fiedl);半平面MRF(Markov random field)模型描述线过程的分布,以确定各个子模型的先验概率。由此,本文提出了一种基于多模方法的递归自适应DVF估计算法。 相似文献
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基于MRF模型的可靠的图像分割 总被引:12,自引:0,他引:12
本文提出一种可靠的图象分割算法。基于实际图象是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用MFR模型描述分割图象的先验分布,用被污染的高斯分布描述待分割的图像。采用Bayes方法,根据分割图像的后验分布所对应的MRF模型的条件概率,用ICM局部优化方法,获得MAP准则下的图像分割结果。该算法与Lakshmanan等提出的算法相比,具有更好的可靠性,实验结果是令人满意的。 相似文献
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计算机视觉中的Markov随机场方法 总被引:3,自引:0,他引:3
Markov随机场方法是计算机视觉中一个引人注目的新研究方向。该文论述了基于Markov随机场模型的分析框架和有关文献,评述了用于图像分割和复原的分析方法,探讨了它的发展动向。 相似文献
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半平面CGM(halfplanecompoundGauss-Markov)模型是以线过程(lineprocess)标识不同的子模型,适合于描述平稳和非平稳的位移矢量场DVF(displacementvectorfield);半平面MRF(Markovrandomfield)模型描述线过程的分布,以确定各个子模型的先验概率。由此,本文提出一种基于多模方法的递归自适应DVF估计算法。 相似文献
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计算机视觉中的Markov随机方法 总被引:2,自引:0,他引:2
Markov随机场方法是计算机视觉中一个引人注目的新研究方向。该文论述了基于Markov随机场模型的分析框架和有关文献,评述了用于图像分割和复原的分析方法,探讨了它的发展动向。 相似文献
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一种基于多尺度MRF模型的边缘检测算法 总被引:5,自引:1,他引:4
边缘检测中通常要处理两个问题:在单一尺度上检测和定位之间存在的矛盾;不同尺度上的边缘集成采用多尺度MRF模型是有效的途径之一该模型引入线过程,用以表示边缘的确切位置,同时又能用任意适当的函数集成不同尺度上的边缘,本文根据GBF不等式近似均值场,导出一组关于均值场的确定算式,地表示边缘间的相互作用以及模型参数对检测结果的影响,与文献〖1〗相比,需要较少的计算时间,并给出了用该算法处理几幅实际图像的实 相似文献