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一種基于均值漂移的不同精度三維點云數據的融合方法
本發明公開了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點云數據 的融合方法，針對兩組精度等級不同的三維點云數據，利用高精度點 云建立低精度點云的誤差分布，進而對低精度點云進行均值漂移，消 除低精度點云的漂移誤差，從而實現兩組數據信息的融合，該方法包 括：S1：建立低精度點云的拓撲結構信息，包括每個樣點的鄰域點集 和單位法矢；S2：利用高精度點云對低精度點云進行密度聚類，根據 聚類結果確定低精度點云每個樣點的漂移誤差；S3：利用低精度點云 的拓撲結構信息和所述漂移誤差確定低精度點云各樣點的漂移矢量， 根據該漂移矢量對低精度點云的各樣點進行漂移，實現融合。本發明 的方法在消除低精度點云漂移誤差的同時，可實現小幅度噪聲的光順。
華中科技大學
2021-04-11
一種基于均值漂移的不同精度三維點云數據的融合方法
本發明公開了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點云數據的融合方法，針對兩組精度等級不同的三維點云數據，利用高精度點云建立低精度點云的誤差分布，進而對低精度點云進行均值漂移，消除低精度點云的漂移誤差，從而實現兩組數據信息的融合，該方法包括：S1：建立低精度點云的拓撲結構信息，包括每個樣點的鄰域點集和單位法矢；S2：利用高精度點云對低精度點云進行密度聚類，根據聚類結果確定低精度點云每個樣點的漂移誤差；S3：利用低精度點云的拓撲結構信息和所述漂移誤差確定低精度點云各樣點的漂移矢量，根據該漂移矢量對低精度點
華中科技大學
2021-04-14
一種雙模非局部均值濾波方法
本發明公開了一種雙模非局部均值濾波方法，該方法首先利用目標先驗知識確定濾波模型參數，根據圖像中待處理像素，定位相似窗以及下一幀圖像中的干涉區域，然后遍歷干涉區域像素，定位匹配窗，對于每一個匹配窗，首先提取相似窗向量和匹配窗向量，分別計算相似窗和匹配窗的目標模型相似度以及背景模型相似度，然后利用·752·目標模型相似度和背景模型相似度計算高斯模型和復合指數模型權值，根據干涉區域內所有雙模權值得到相似窗中心
華中科技大學
2021-04-14
互聯網文本內容主題概念漂移檢測系統
成果描述：互聯網文本內容主題 概念漂移檢測系統， 通過分析數據集中的 所有文檔數據的潛在 語義關系，提取出它 們之間的潛在語義主 題標示，通過評估參 數的方法，將生成的 主題時序關系用數據 的形式表示出來，并 以此為依據主動發現 待預測數據集中主題 的轉變與轉化現象， 并提供給用戶這一主 題轉移過程。市場前景分析：點。基于這些特點， 流數據的處理和分析 面臨巨大的挑戰，是 當前數據挖掘領域研 究的熱點。 分類是數據挖掘領域 的重要課題，當前流 數據分類問題面臨的 主要挑戰之一就是概 念漂移問題，即數據 中學習的概念（從屬 性到類別的映射）是 隨時變化的。 通過對互聯網中文本 內容的主題概念漂移 進行檢測，對于正確 分類互聯網文本等方 面具有重要的意義。與同類成果相比的優勢分析：能夠將生成的主題時 序關系用數據的形式 表示出來，方便用戶 查看； 可以動態調整評估參 數，以實現對不同數 據集的自適應性分析； 可以將評估參數值與 發生概念漂移的主題 中心相關聯，主動探 測出主題發生變化的 過程。
電子科技大學
2021-04-10
互聯網文本內容主題概念漂移檢測系統
互聯網文本內容主題 概念漂移檢測系統， 通過分析數據集中的 所有文檔數據的潛在 語義關系，提取出它 們之間的潛在語義主 題標示，通過評估參 數的方法，將生成的 主題時序關系用數據 的形式表示出來，并 以此為依據主動發現 待預測數據集中主題 的轉變與轉化現象， 并提供給用戶這一主 題轉移過程。
電子科技大學
2015-02-12
一種三維超聲圖像非局部均值濾波方法
本發明公開了一種三維超聲圖像濾波方法，屬于三維圖像處理領域。本發明首先載入待濾波的三維超聲圖像，并將待濾波的目標三維超聲圖像拆分成基準塊，給每個基準塊指定搜索區域；然后將搜索區域中的所有與基準塊大小相同的圖像塊作為相似塊，并且計算每一相似塊與基準塊之間相似度；接下來以相似塊的加權平均值作為基準塊濾波結果，權重為相似度；最后將基準塊的濾波結果進行整合得到三維超聲圖像最終濾波結果。與現有技術相比，本發明采用三維圖像直接濾波，不拆分成二維圖像幀濾波，利用幀與幀之間的灰度信息，能顯著提高濾波效果并能更好的保
華中科技大學
2021-04-14
基于同質塊均值核類內協同表示的高光譜圖像分類
該成果提出了一種基于同質塊均值核類內協同表示分類方法。同質塊均值核能夠有效地為目標樣本確定其鄰域區域內的同質樣本，并將目標樣本和同質塊內的樣本與訓練樣本之間的相似度作為新的特征向量，在有效提高類別區分度和空間表征能力的同時，提升了特征生成的效率。其后在分類過程中，利用類內協同表示分類中的吉洪諾夫正則項加強測試樣本和各個類別訓練樣本之間的相關性的同時進一步提高分類效率。
主要技術指標
不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數與在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參閱表 1。
（1）相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了約 2-4%。
（2）該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。同時有效降低了離散錯分樣本的數量，改善了過平滑的分類效果。參見表 1 與圖 1。
（3）同時該成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，參見表 2。
表 1.PaviaU 大學數據的訓練樣本選取與分類結果
表 2. 不同窗口大小下的特征生成時間比較
西安電子科技大學
2023-04-19
一種無衍射光束漂移的二維探測裝置
本發明公開了一種無衍射光束漂移的二維探測裝置，包括兩個45o分光鏡、兩個成像透鏡組、兩個高速圖像探測器和連接所述兩個圖像探測器的計算機處理系統；無衍射光束發生器發射的無衍射光首先入射到第一個 45o分光鏡，經分光為一路反射光和一路透射光，該一路反射光經其中一個成像透鏡組后成像在其中一個高速圖像探測器上；另一路透射光入射到另一個 45o分光鏡，經分光后的一路反射光經另一成像透鏡組后成像在另一個高速圖像探測器上，兩個圖像探測器同步探測出光束截面圖像，并輸入到計算機處理系統進行比較處理，探測出無衍射光的光
華中科技大學
2021-01-12
一種基于亮度基準漂移的全天候交通圖像增強方法
本發明公開了一種基于亮度基準漂移的全天候交通圖像增強方法，充分考慮監控圖像與光照強度和 拍攝時間之間的相互關系，分析光照的總體變化和實時變化，分別得到亮度基準曲線和亮度實時反饋， 并加權得到當前時刻的亮度基準值，在對交通監控圖像增強之前，先把圖像從 RGB 色彩空間轉換到 HSV 色彩空間，在保持圖像色度信息不變的基礎上，運用亮度基準值對亮度分量分割，得到低亮度區和高亮 度區，并分別求取每個亮度級的漂移參數，每個亮度級乘以對應亮度級的漂移參數得到增強后的亮度級， 最后圖像轉換到 RGB 色彩空間得到增強后的圖片。利用本發明對全天候實時監控圖像尤其是順逆光情 況下圖像進行處理，可以為用戶提供對比度更清晰，有用信息更突出的圖像。
武漢大學
2021-04-13
一種系統糾正熱電偶熱慣性漂移的動態測溫方法
本發明涉及一種系統糾正熱電偶熱慣性漂移的動態測溫方法。 本發明采用數值計算的方式模擬和分析不同偶絲/結點直徑的熱電偶， 在火焰中的溫度響應過程，篩選出熱慣性穩定性最優的偶絲-結點匹 配，按照這種匹配的要求定制熱電偶，從而達到糾正熱慣性漂移的目 的。在測量時，將熱電偶結點快速移入火焰內指定的測點，利用數據 采集模塊和計算機記錄和分析熱電偶的溫度-時間數據，通過熱電偶溫 度-時間序列的二階差商特性，篩選出熱慣性穩定的時間區間，然后在 該區間內進行一階系統響應方程的數據處理，獲得熱慣性系數和火焰 溫度。該發明與傳統的熱電偶測溫相比具有更廣泛的適用性和更高的 準確度。
華中科技大學
2021-04-13