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用全息术检测飞机缺陷
【出 处】
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激光与光电子学进展
【发表日期】
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1992年29期
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提出融合梯度幅值(GM)和梯度发生率(GO)的新方法,构建了两种具有高分辨能力的新描述符。抑制归一化描述符通过对GM进行分段归一化,抑制较小的GM以构建新描述符;GM-GO融合描述符是通过抑制部分GO(其对应的GM较小)、再将GM和GO进行融合的新描述符,可提高描述符的可分辨性。实验结果表明,在噪声和光照等环境的影响下,提出的两种方法都具有更高的匹配精度。
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已有基于深度学习的机载激光雷达点云分类方法存在训练时间长、对样本数据需求量较大等问题,无法广泛应用于不同情况下的复杂场景。针对该问题,提出了一种基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类方法。该方法首先对机载激光雷达点云进行光谱信息的补充,通过提取点云数据的归一化高度、强度值和植被指数特征构建三通道点云特征图;通过设置不同的邻域大小和投影方向,生成多尺度和多投影特征图,并基于迁移学习方法进行多尺度、多投影的深层特征提取。针对上述提取的深层次特征,利用池化操作提取全局特征,并采用卷积神经网络进行初步分类,然后
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高质量的集成成像系统需要采集和存储大量图像数据。提出了一种新的计算机重构方法,可以减少集成成像系统显示端在计算机重构时所需要使用的数据量。传统的计算机重构方法要利用每个元素图像,而此方法对CCD相机采集的元素图像阵列进行周期采样,仅利用被采样的元素图像即可重构出多视点图像。这种方法充分利用集成成像中邻近的元素图像中具有匹配像素的特点,将未被采样的元素图像信息由邻近的被采样的元素图像中的匹配像素替代
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