【摘 要】
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为了实现准确、高效地从模糊的检务图像中提取文字目标,本文针对多种不同类型的模糊检务图像,基于人工免疫原理,利用免疫因子的相关理念结合自适应滤波算法提出一种自适应免疫算法.该算法首先通过动态地改变滤波窗口实现自适应滤波,达到兼顾保留文字目标细节和滤除噪声的效果,再根据模糊类型的不同设计不同的免疫因子,从而实现最大程度地保证提取文字目标的完整性、准确性.实验结果表明,本文算法在处理同种类型的模糊图像时,相对于其他传统算法真阳率(true positive rate,TPR)有更明显地提高;且该算法的假阳率(f
【机 构】
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天津理工大学复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津300384;布尔诺科技大学电信学院,南摩拉维亚州地区布尔诺市61200,捷克
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为了实现准确、高效地从模糊的检务图像中提取文字目标,本文针对多种不同类型的模糊检务图像,基于人工免疫原理,利用免疫因子的相关理念结合自适应滤波算法提出一种自适应免疫算法.该算法首先通过动态地改变滤波窗口实现自适应滤波,达到兼顾保留文字目标细节和滤除噪声的效果,再根据模糊类型的不同设计不同的免疫因子,从而实现最大程度地保证提取文字目标的完整性、准确性.实验结果表明,本文算法在处理同种类型的模糊图像时,相对于其他传统算法真阳率(true positive rate,TPR)有更明显地提高;且该算法的假阳率(false positive rate,FPR)优于其他传统算法.通过各项评价指标的分析,表明本文算法在模糊检务图像文字提取方面具有可行性、准确性.
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干涉条纹相位误差检测与校正是傅里叶变换光谱重建中的关键技术之一.本文对同步法、傅里叶变换法和局部傅里叶变换法三种典型干涉条纹相位误差检测方法的效果进行了对比研究.仿真及实际数据实验发现上述方法在处理缓变与快变的干涉条纹相位误差及干涉条纹有噪声时存在很大差异:同步法适宜于处理相位误差缓变的干涉条纹,而傅里叶变换法和加窗傅里叶变换法适用于处理相位误差快变的情况;傅里叶变换法在高信噪比情况下具有较好的性能,加窗傅里叶变换法在低信噪比下具有较强的鲁棒性.
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