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题名基于激光特征数据分类的数学建模仿真分析
被引量：3
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作者
刘清华
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机构
北京信息职业技术学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2019年第6期197-201,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.11501040)
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文摘
为了提高激光大数据的准确分类性能,构建激光特征数据分类数学模型,提出一种基于向量量化分解和自相关特征提取的激光特征数据分类数学建模方法。构建激光特征数据的相空间分布结构模型,分析激光特征数据的量化结构特征,采用关联规则挖掘方法进行激光特征数据的属性类别挖掘,对挖掘的属性类别特征量采用向量量化分解方法进行结构重排,构建激光特征数据分类的检验统计量和判决准则,采用自相关特征提取方法进行数据分类识别,实现激光特征数据分类数学模型优化建模。仿真结果表明,采用该方法进行激光特征数据分类的准确性较高,误分率较小。
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关键词
激光特征数据
分类
数学建模
特征提取
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Keywords
laser feature data
classification
mathematical modeling
feature extraction
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分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于激光视觉数据融合的视觉传达图像清晰化处理方法
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作者
俞杰
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机构
郑州工业应用技术学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第3期127-132,共6页
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基金
河南省自然科学基金项目(No.202100301135)。
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文摘
图像是目前视觉传达领域的关键信息载体之一,由于采集设备、压缩技术、传输环境与显示模式等多种因素的影响,致使视觉传达图像清晰度较差,制约着视觉信息的传达效果,故提出基于激光视觉数据融合的视觉传达图像清晰化处理方法。应用激光雷达与单目相机获取视觉传达对象的相关信息,提取激光数据特征——点云密度、激光数据点法线与激光数据点曲率,视觉数据特征——颜色特征、纹理特征、形状特征与空间关系特征,以此为基础,搭建激光视觉数据融合框架,确定激光数据特征与视觉数据特征融合尺度,将激光数据投影到视觉图像上,从而实现了视觉传达图像的清晰化处理。实验结果显示:应用提出方法获得的视觉传达图像清晰度较高,视觉传达图像信息熵最大值为35 bit,充分证实了提出方法图像清晰化效果更佳。
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关键词
视觉传达图像
数据融合
图像增强
激光数据特征
清晰化
视觉数据特征
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Keywords
visual communication images
data fusion
image enhancement
laser data features
clarification
visual data features
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分类号
TN318
[电子电信—物理电子学]
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