图像处理中特征提取的应用及增强算法研究

图像增强和图像特征提取是图像识别的两个重要环节,图像增强是提高图像质量的有效手段,是进行图像特征提取并实现图像识别目标的重要条件。就图像处理中特征提取的应用及图像增强算法进行了探讨。

关于人工智能中的图像识别技术的研究

图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术,其主要是利用计算机对人工进行替代,实现对众多的物理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述,并对其识别过程进行一定的分析,重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。

双目视觉技术在智能机器人中的应用研究

随着工业自动化的不断发展,生产加工中的自动化水平越来越高,机器人视觉在自动化生产中的地位也越来越重要.其中立体实体技术是智能机器人的重要标志.本文就对双目视觉技术在智能机器人中的应用进行了简单的分析研究.

一种OFDM系统稀疏信道估计的有效导频设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,导频信号的选择很大程度上影响了信道估计的性能,研究OFDM系统在稀疏信道的导频配置问题具有重要的意义﹒要找出最佳导频配置,可通过穷尽搜索其所有可能的导频配置,但这会消耗大量的计算时间﹒为了减少计算复杂度,本文引入了交叉熵优化(CEO)算法来确定最优导频配置,同时最大限度地提高稀疏信道估计的精度﹒通过计算机仿真模拟的结果表明,利用该算法获得的导频索引序列比传统平均间隔和随机搜索方法效果更好﹒