Advertisement

基于水平导数的边界识别方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：M

简介：
本文提出了一种新颖的基于水平导数分析的边界识别技术，该方法能够有效提高图像或数据集中目标边界的精确检测与定位能力。 利用MATLAB通过水平导数法进行边界识别，以确定地质体的边界并划分构造单元，并与其他方法的效果进行比较。这种方法具有一定的地球物理意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于水平导数的边界识别方法
    优质
    本文提出了一种新颖的基于水平导数分析的边界识别技术，该方法能够有效提高图像或数据集中目标边界的精确检测与定位能力。 利用MATLAB通过水平导数法进行边界识别，以确定地质体的边界并划分构造单元，并与其他方法的效果进行比较。这种方法具有一定的地球物理意义。
     
  • Matlab_Program.rar_总水平导数_磁_边界识别_重磁异常倒数_重磁
    优质
    本资源为MATLAB程序包，主要用于处理与解释地球物理数据，特别是针对总水平磁场导数、重磁异常及其边界的识别。包含多种算法以增强地质构造分析的精确度。 在识别重磁异常边界的方法中，包括倾斜角法、总水平倒数法以及垂向二阶导数等多种技术手段。
     
  • 基于分水岭算法的米粒识别方法
    优质
    本研究提出了一种创新性的图像处理技术，利用分水岭算法有效识别和分割米粒，提高精确度与效率。该方法为食品质量检测提供了新的可能。 使用分水岭算法识别米粒，并对每一步进行详细解释，在MATLAB 2017a版本上运行。
     
  • 基于边缘曲率的重叠番茄识别方法
    优质
    本文提出了一种基于边缘曲率分析的算法，有效区分并识别出密集排列或互相遮挡的番茄个体，提高农业自动化中的果实检测精度。 为提高对重叠番茄的识别准确率，本段落提出了一种基于边缘曲率分析的方法来实现这一目标。该方法首先从二值图像中提取出番茄区域的边缘，并进一步计算每个边缘点的曲率；为了后续步骤中的准确性考虑，需要按照逆时针方向排序这些边缘点。 在完成上述准备工作后，通过统计分析剔除那些具有异常曲率值的数据点。最后一步是利用圆回归技术对剩余的每条边缘进行拟合处理，以此来识别重叠番茄的存在情况。为了减少作业环境中的光照变化和枝叶遮挡等因素带来的影响，在图像预处理阶段采用了基于归一化色差的固定阈值分割方法，并制定了六项边缘识别准则以及三项圆回归准则。 实验结果显示了该技术在不同遮挡条件下的表现： - 当存在轻微遮挡（即小于25%的遮挡率）时，此法能够达到90.9%的准确度； - 对于25%-50%之间的中等程度遮挡情况，则正确识别率为76.9%； - 然而当超过一半面积被遮住（即大于或等于50%的遮挡率）时，该方法的有效性显著降低至仅有23%。 这些数据表明了所提出的方法在一定程度上能够应对光照变化以及枝叶等外界因素的影响，并且具有较高的实际应用价值。不过，在面对较高程度的重叠和遮挡情况下，识别效果会有所下降，未来的研究工作可以结合更多的先进技术如深度学习来进一步提升这一方法的效果。
     
  • 基于边缘检测的道路识别方法研究
    优质
    本研究聚焦于开发一种新的道路识别技术，通过优化边缘检测算法提高图像中道路边界识别精度与速度，适用于复杂多变的道路环境。 基于边缘提取的道路检测采用MATLAB实现，输入为图像矩阵，首先进行图像学操作。
     
  • 边界元法基础知识
    优质
    《边界元法基础知识》是一部介绍边界元法理论与应用的入门读物，适合工程计算及数学领域的学生和研究人员阅读。书中详细讲解了边界积分方程、数值求解方法等内容，帮助读者掌握这一高效数值模拟技术的核心原理。 推荐一些学习边界元法的好程序，这些资源能帮助你打下坚实的边界元法基础。
     
  • 基于BP神经网络的水果识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于BP（反向传播）神经网络的水果识别方法。通过训练神经网络模型来自动识别和分类不同类型的水果，旨在提升图像识别技术在农业领域的应用效率与准确性。 针对多种水果混合的图像进行研究，旨在提取并识别各种水果。采用Matlab软件获取图像数据，并进行了对比度增强、去噪及二值化处理。为了弥补二值化后可能出现的断边与孔洞问题，运用Sobel算子来提取边缘以连接这些断点，并利用数学形态学方法填充孔洞。随后对图像进行标签化处理并提取水果的颜色、形状和边缘特征，使用200幅水果图像构建训练样本和测试样本。通过这两个数据集对BP神经网络进行了训练与测试。实验结果显示，该方法能够实现很高的正确识别率，并能有效区分同一图片中的不同种类的水果。
     
  • BEM10.rar_Matlab边界元_弹性边界_边界元方法_MATLAB边界元法
    优质
    本资源为MATLAB程序代码包，专注于采用边界元方法解决弹性力学中的边界问题。通过此工具箱，用户能够便捷地求解复杂的二维或三维结构在不同工况下的应力、位移等响应，适用于科研与工程设计中对精确度要求较高的场合。 用于求解二维弹性问题的边界元法程序采用线性单元进行计算。
     
  • 基于MATLAB的水表数字识别
    优质
    本项目基于MATLAB开发，旨在实现对水表读数的自动识别。采用图像处理技术提取水表区域，并利用OCR技术准确读取数字信息，提高水资源管理效率和准确性。 本程序利用MATLAB实现了水表数值的识别功能，并通过BP神经网络来完成这一任务。相关细节可以参考对应的文章内容。
     
  • 基于模板识别的仪表数字识别方法.rar
    优质
    本研究提出了一种基于模板匹配技术的创新性仪表数字识别方法，通过分析与特定模式相吻合的数据来提高准确性和效率。该方法适用于各种复杂环境下的仪表读数自动化处理。 燃气表数字识别系统：基于模板识别技术实现对仪表的数字读取功能。