运动汽车图像静态视点平滑特征优化仿真

由于运动汽车图像在特征采集过程中,汽车处于高速运动状态,采集的过程无法与汽车完全同步,造成汽车的特征像素分量在高速运动中丢失,产生较大的像素运动噪声,使得汽车图像边缘高频特征因为运动干扰而模糊。传统的平滑过渡方法在对运动汽车图像进行平滑处理时,按照图像中像元灰度值计算突变特性,但受到像素丢失与噪声无法抑制的影响,无法解决运动汽车图像高频分量对图像像元灰度值的干扰问题。提出基于替身运动DR算法的运动汽车图像静态视点平滑过渡方法,用替身像素描述汽车在场景中的运动特征,替身像素在场景中运动并同其它汽车的替身进行交互,采用局部化的车辆模型提高运动汽车场景的逼真度,通过依据替身运动的平滑过渡算法完成归一化线性运动汽车图像静态视点的平滑过渡,解决了运动汽车图像的平滑过渡问题。实验结果说明,所提方法可确保运动汽车图像边缘锐化,有效处理平滑噪声和锐化边缘。

归一化线性滤波对运动图像静态视点平滑模型

针对汽车处于高速运动状态的运动图像静态视点进行平滑处理时,采集过程中无法与汽车完全同步,造成汽车的特征像素分量在高速运动中丢失,产生像素运动噪声干扰。采用传统的方法无法解决汽车图像边缘高频特征干扰对图像像元灰度的影响,导致拼花处理后的图像质量低,效果差。提出采用归一化线性滤波的运动图像静态视点平滑处理方法。采集运动图像,建立静态视点平滑处理模型,对平滑处理的矩阵进行求解。将运动图像中的像素点进行平滑处理,并进行归一化线性滤波处理,获得像素新坐标值,从而得到清晰的平滑处理图像。实验结果表明,利用改进算法进行运动图像静态视点平滑处理,能够提高运动图像的质量。

多尺度舰船图像静态视点平滑特征优化模型

针对传统方法受到天气因素和信号干扰问题影响,使研究结果精准度较低,提出了一种归一线性图像静态视点平滑特征优化模型研究方法。根据平滑特征研究优化原理,提取图库中的图像特征向量,并设计了图像检索结构框图。从检索图像中任意选取连续2个小区域像素点,分析静态视点平滑特征向量,以此为基础构建优化模型,对其进行归一化线性滤波处理,获取更加平滑的图像。通过对比结果可知,采用归一线性方法研究结果精准度最高可达到85%,保证了多尺度舰船图像质量。

寓辩证唯物观的培养于物理教学之中

物理学是一门研究物质最普遍的运动形式和物质基本结构的自然科学 ,它包含着丰富的辩证唯物主义内容 。