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基于混合滤波算法的智能边缘检测技术研究与应用
【摘 要】
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视觉伺服技术使得机器人拥有了目标识别功能,能够增强产线的智能化和柔性化程度,促进生产效率的不断提高。图像去噪与边缘检测作为视觉伺服技术中的关键点,其算法的优劣直接影响着图像处理的质量和准确度。图像噪声是由于图像在成像过程中受到环境、传输途径、设备等因素的影响而产生的干扰信号,其噪声类型主要是高斯噪声和脉冲噪声。当前大多数图像去噪算法是针对单一类型噪声处理,无法有效处理混合噪声。另一方面,工业应用的
【机 构】
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武汉纺织大学
【出 处】
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武汉纺织大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
近年来,随着图像处理研究的快速发展,非标准图像的研究已逐渐成为研究热点,例如,织物图像、遥感图像和齿轮图像等。其中部分遥感图像与标准图像相比具有复杂的背景和低光照性,并且采集时易混入噪声;部分织物图像具有丰富的纹理信息,为相关处理增加了难度,采集时也容易混入噪声。视觉感知特征中边缘特征是最基本的低层次特征,此特征在图像信息简化和分析中发挥着重要作用,为后续图像更深层次处理打下了良好的基础。并且图像
学位
传统深度神经网络潜在假设所输入数据处于欧氏空间,但在许多实际应用场景中更多的数据位于非欧氏高维空间中。为探究数据中存在的内在几何结构,几何深度学习从图和流形两个方向着手,将传统深度神经网络从欧氏空间扩展到非欧氏空间。基于图的深度神经网络研究在近些年受到广泛关注,而基于流形的深度神经网络研究相对较少。针对上述问题,本文对深度流形网络的结构进行了探索,并在多个不同的任务上进行了算法验证研究。本文的主要
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