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  1. 结构保持的图像去噪方法研究

  2. 图像在获取和传输过程中,不可避免地会受到噪声污染,致使图像质量下降,严重影响了后续图像处理工作(如图像超分辨率、图像分割、图像识别、特征提取等。 为了提高图像质量,为后续图像处理提供更可靠真实的图像,对图像进行去噪处理就成为图像处理中一项基础而重要的研究工作。图像去噪的目的是根据观察到的降质图像估计恢复原始真实图像,即在去除噪声同时更好保持图像中的重要结构信息。研究如何更好保持图像的边缘、纹理等重要结构信息的图像去噪模型和算法具有重要的理论意义和实用价值。 本论文以刻画边缘和纹理的图像先验建模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-03-01
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:pengwangguo
  1. 基于胎路纹理耦合的轮胎振动发声研究

  2. 本文从路面纹理和轮胎花纹祸合的观点出发,阐述了路面纹理和轮胎花纹对 胎/路噪声的影响,利用商业有限元软件ANSYs和边界元软件sysNoISE对轮 胎振动声场做了数值模拟,完成了轮胎与路面垂向接触压力的数值计算,并利用 轮胎振动模型和边界元法计算声场的基本原理,建立了轮胎振动发声的数值计算 模型。本文具体研究成果总结如下: (1)利用ANsys有限元软件和sysNOIsE边界元软件,考虑了轮胎材料的 非线性,几何非线性,胎/路接触非线性,通过对轮胎振动声场的数值模拟,印 证了路面纹理与轮胎花纹
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2014-12-17
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:u014651776
  1. 内燃机变分模态Rihaczek谱纹理特征识别诊断.pdf

  2. 内燃机变分模态Rihaczek谱纹理特征识别诊断.pdf,针对内燃机故障诊断中振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于内燃机振动谱图纹理特征提取的故障诊断方法。首先,为了清晰地刻画内燃机振动信号时频联合分布中的非平稳时变分量,将变分模态分解(VMD)与Rihaczek复能量密度分布方法有效结合,得到了时频聚集性好、无交叉项干扰的内燃机振动谱图像;针对VMD分解过程中的参数选取问题,提出将功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性。为了实现对内燃机
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38743968
  1. 味精调解的LHC基准

  2. 我们提供了从味标量中介模型进行的LHC搜索的基准点,在该模型中,信使物耦合提供了依赖于风味的夸克质量。 我们的示例包括光谱,其中一个单一的夸克(停止,扰动或抑制)比所有其他有色超级伴侣轻得多,从而促使LHC改善了夸克的风味标记。 许多例子都带有混合风味。 特别地,可能进行大的停滞混合。 在一些示例中,借助大的止损A项获得了正确的希格斯质量。 我们还重新审视了模型的一般风味和CP结构。 尽管A项可能很大,但由于A项对Messenger耦合的特殊依赖性,它们对EDM的贡献也受到很大抑制。 这与信使耦
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-01
    • 文件大小:621568
    • 提供者:weixin_38562130
  1. 没有FCNC的2HDM:人迹罕至

  2. 我们提出了一种在树级上构建两个没有标量介导的FCNC耦合的Higgs-doublet模型的替代方法。 在玩具场景中,我们为Yukawa矩阵提供了半逼真的纹理,可以重现夸克部分的近似味道结构。 风味对角但不普遍的Yukawa耦合的出现是此类模型的显着特征。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-29
    • 文件大小:435200
    • 提供者:weixin_38653878
  1. 使用SO(10)统一的S1夸克处理RD(*)异常

  2. 受RD(*)异常的影响,我们研究了SO(10)统一方案,其中-1/3标量的轻夸克(S1)仍是TeV尺度上唯一的新物理候选。 该le夸克与标准模型(SM)希格斯二重峰一起起源于SO(10)统一框架中相同的十维实标量多重峰,其质量接近电弱尺度。 我们明确显示了如何仅通过一个将Pati-Salam规规组拆分为SM组的中间对称破坏标尺来实现轨规耦合统一。 我们调查了这种情况的现象学意义,并表明具有特定Yukawa纹理的S1可以解释RD(*)异常。 考虑到RD(*),FL(D *),Pτ(D *)和RK(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38669881
  1. 最小预测跷跷板模型中的脂肪生成

  2. 我们估计一类最小预测跷跷板模型中由瘦素产生引起的宇宙重子不对称性(BAU),该模型涉及两个右手中微子和一个纹理为零的简单Yukawa结构。 两个右手中微子主要负责“大气”和“太阳”中微子质量,汤川耦合到(νe,νμ,ντ)的比例与(0,1,1)和(1,n,n -2),其中n是正整数。 因此,中微子汤河矩阵的特征是两个比例常数,它们的相对相位提供了瘦素形成-PMNS链接,从而可以根据中微子数据和观测到的BAU确定最轻的右手中微子质量。 我们讨论一个SU(5)SUSY GUT示例,其中A 4真空对
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-09
    • 文件大小:501760
    • 提供者:weixin_38628183
  1. 协调B介子衰变异常与中微子质量,暗物质和来自风味违规的限制

  2. 基于对RK * $$ {R} _ {K ^ {\ left(* \ right)}} $$异常的解释,我们提出了通过两个标量SU(2)L三重态le夸克和三代夸克的标准模型扩展 三胞胎马里亚纳费米子。 Z 2对称性加强了标距组,确保了最轻的Z 2奇数粒子的稳定性,这是潜在可行的暗物质候选物。 中微子质量的产生以辐射方式发生(在三环水平),并导致对轻夸克与轻子的耦合产生重要限制。 我们考虑h 1浅夸克Yukawa耦合的风味结构的非常通用的纹理,确定成功使R K * $$ {R} _ {K ^ {\
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38620314
  1. Froggatt-Nielsen与Mordell-Weil会面:对具有U(1)s的全球F理论GUT的现象学调查

  2. 在F理论中,U(1)规范的对称性被编码在有理截面中,这产生了压实空间的椭圆形纤维的Mordell-Weil群。 最近,对具有光滑有理截面的全局SU(5)F理论GUT的可能的U(1)费用进行了分类[1]。 在本文中,我们利用这种分类来探究其现象学生存能力的整体F理论模型。 施加无奇异的MSSM谱后,异常消除(与在U(1)规范对称性存在下的高电荷通量GUT断开),不存在尺寸4和5的质子衰减算子以及其他违反R平价的耦合,以及存在 在至少第三代顶级Yukawa耦合中,我们通过Froggatt-Niels
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38536397
  1. 纹理零中微子模型及其与共振瘦素形成的关系

  2. 在小规模共振瘦发生情况下,宇宙CP的不对称性可能是通过带电轻子Yukawa耦合的辐射校正而引起的。 如某些人所料,在某些情况下, λ τ 耦合,我们显示仅在包含 λ 的特定中微子纹理中 μ 宇宙CP违反是在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:591872
    • 提供者:weixin_38651812
  1. 一种基于PCNN的改进型虹膜识别算法

  2. 基于脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种改进的虹膜识别算法。针对虹膜定位准确性这个研究点,引入形态学滤波对人眼图像进行去噪,提高定位准确性。介绍了PCNN的模型,并对神经元震荡时间序列(OTS)进行统计分析,得出不同虹膜纹理具有唯一的神经元OTS。最后计算OTS的欧氏距离并进行分类,实现了虹膜识别的改进方法。在CASIA-Iris-Interval虹膜数据库中的实验结果验证了本文方法的有效性,显示了它比传统算法更好的识别率和识别速度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38595019
  1. InteropTypes:实验性概念验证低级库,可在成像库之间交换位图-源码

  2. 互操作类型 松散耦合类型的集合,可用于在库之间转换数据。 互操作位图 一种实验性的概念验证低层库,可在成像库之间交换位图。 周围已经有很多很棒的图像库,其中一些是通用的,而另一些则可以解决特定的问题,但是可以肯定的是,没有适合所有需求的图像库,因此在许多情况下,开发人员被迫同时使用多个图像库。 。 在处理图像采集设备,GPU纹理或客户端位图(例如GDI或WIC)时,尤其如此,它们通常使用非托管内存来存储位图,并迫使开发人员编写笨拙的,有时是不安全的代码。 在库之间交换位图是一个挑战,而Inter
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_42115003
  1. 使用双输出脉冲耦合神经网络的几何不变纹理检索

  2. 这封信提出了一种新颖的双输出脉冲耦合神经网络模型(DPCNN)。 应用新模型可以在面对几何变换时获得更稳定的纹理描述。 从DPCNN的输出二进制图像计算出的时间序列被用作平移,旋转,缩放和变形不变的纹理特征。 在实验中,使用Brodatz的专辑和VisTex数据库已经对DPCNN进行了很好的测试。 将几种现有模型与建议的DPCNN模型进行了比较。 基于针对具有不同平移,方向,比例和仿射变换的图像的不同测试数据集的实验结果表明,在几何不变纹理检索中,我们提出的模型优于现有模型。 此外,在实验中检查
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:781312
    • 提供者:weixin_38661650
  1. 在光伏模块中实现辐射冷却和光管理的通用途径

  2. 光伏(PV)模块不仅是光电系统,而且还是光热,光,电和热力学领域都紧密耦合的光热系统。 抑制光伏组件中的光和热损失的方法仍未开发。 本文中,提出了一种通过超宽带通用纹理实现辐射冷却和光管理的通用途径,该途径源自通过几何,衍射和亚波长光学与可见,近红外和中红外电磁波(EMW)的相互作用。效果。 溶胶-凝胶印迹的超宽带织构在辐射冷却的8至13mm的大气窗口处显示的近统一的红外发射率超过0.96,而在350至750 nm的波长下,太阳透射率和雾度分别在0.94和0.95以上。灯光管理。 将超宽带纹理压
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38741030
  1. ScalableFusion:完全基于网格的RGB-D重建。 能够存储大型重建图而不会浪费GPU内存-源码

  2. 可扩展融合: 基于网格的RGB-D重建管线,可进行大规模重建。 与基于surfel或tsdf的方法相比,优点在于,它可以将颜色信息存储在任意分辨率的纹理中。 几何分辨率和颜色分辨率之间的耦合被破坏了。 它还具有一种将数据从GPU卸载到系统内存的机制。 警告整个事情还远远没有完成,我们不建议在当前状态下使用它。 我们目前遇到的问题: 随机崩溃(尤其是在整合新颖的几何图形期间) 极其脆弱的跟踪。 内存泄漏 非功能性多线程模式 参见论文:可扩展融合:基于网格的高分辨率实时3D重构( ) 安
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:572416
    • 提供者:weixin_42161450
  1. 使用双输出脉冲耦合神经网络的几何不变纹理检索

  2. 使用双输出脉冲耦合神经网络的几何不变纹理检索
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38650066
  1. 脉冲耦合神经网络和一类支持向量机,用于几何不变纹理检索

  2. 脉冲耦合神经网络和一类支持向量机,用于几何不变纹理检索
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:300032
    • 提供者:weixin_38514872
  1. 基于滚动导向滤波和混合多尺度分解的红外与可见光图像融合方法

  2. 系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:weixin_38641561
  1. 动态视频监控中海上舰船目标检测

  2. 为了监测一些危险的海洋区域,使用了基于电荷耦合器件(CCD)的动态平台,提出了一种基于海面背景纹理模型的舰船目标检测算法。利用图像子块离散余弦变换(DCT)域的能量特征,实现了天空背景和海天线的快速检测。为了将船舰目标从水平线下复杂的海水背景中分离出来,提取海天线以下的海面区域图像子块的DCT域纹理特征,并利用自适应模糊c均值聚类方法建立海面的混合纹理模型。利用建立的海面纹理模型,实现了海面背景与舰船目标的分割。实验结果表明该算法可以实现舰船目标的快速、稳健检测,尤其适合于大浪海况下基于运动监视
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38699302
  1. 基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法

  2. 针对多聚焦图像融合中目标物边缘处产生虚影的问题,提出一种基于引导滤波与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦图像融合算法。该算法利用引导滤波器对源图像进行多尺度边缘保持分解,对分解得到的基本图像和细节图像采用不同的引导滤波加权融合策略进行初步融合;将初步融合图作为外部输入激励刺激改进的PCNN模型;根据融合权重图对多幅源图像进行融合,获得最终的融合图像。实验结果表明,与传统融合算法相比,本文方法较好地保留了源图像的边缘、区域边界以及纹理等细节信息,避免了目标物边缘处产生虚影,提高了融合图像的质
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38732519