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题名基于主成分分析的边缘细化研究
被引量:2
- 1
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作者
胡锦昊
周激流
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机构
四川大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第18期4033-4035,4039,共4页
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文摘
为了从经典设置阈值的边缘检测结果中提取更细小的边缘,从而减少表示边缘的数据量,提出了一种基于主成分分析的边缘细化算法。该算法是在基于经典边缘检测算法的基础上进一步用主成分分析实现目标边缘细化,可以有效的去除伪边缘,并且使提取的边缘线较细,从而极大地减少了表示边缘的数据量。针对结果边缘的不均匀,提出了模板匹配的改进方法,修正后的图像较好的表示了目标的边缘。实验结果表明,该算法有效可行,提取后的结果在不丢失轮廓的前提下使目标更细化。
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关键词
主成分分析
边缘细化
伪边缘
均匀
模板匹配
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Keywords
PCA (principal component analysis)
edge thinning
false edges
uniform
template matching
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名入学训练阶段学员心理变化及其对训练成绩影响的研究
被引量:1
- 2
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作者
胡锦昊
赵荣
汪长传
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机构
国防科学技术大学指挥军官基础教育学院
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出处
《高等教育研究学报》
2009年第3期31-33,共3页
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文摘
在入学训练阶段,新学员面临许多从未遇到的新情况和新问题,导致心理症状增多,影响训练效果。本文立足某综合性学历教育大学本科学员来源广泛、样本池丰富的特点,将抽样对象分组为青年指挥类、青年技术类、战士类,从不同类别学员在训练不同时期的不同心理健康状态的角度进行研究,分析其变化规律,并从多个角度探究新学员心理健康状态及其对训练成绩的影响。
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关键词
入学训练
新学员
心理
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Keywords
training
new cadets
psychological
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分类号
E251.3
[军事—军事理论]
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题名浅论我军历史使命沿革发展的规律和要求
- 3
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作者
胡锦昊
李仲伟
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机构
国防科技大学
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出处
《中共贵州省委党校学报》
2009年第3期117-119,共3页
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文摘
80年的建军史就是一部军队不断履行职能任务的历史。在不同历史时期军队肩负的历史使命不尽相同,通过对80年建军史的回顾考察,总结了军队历史使命要服务于党的历史任务、受国家(民族)和人民的利益所决定、与国际战略局势发展相适应、受国防和军队发展水平制约等四条规律,并从听党指挥、服务人民、英勇善战三个方面对履行新世纪新阶段我军历史使命提出了新的要求。
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关键词
军队
使命
历史沿革
规律
要求
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分类号
E22
[军事—军事理论]
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题名心理训练在军校轻武器射击教学中的运用
被引量:1
- 4
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作者
高博
秦长江
胡锦昊
黄彭奇子
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机构
国防科技大学指挥军官基础教育学院
武警贵州省警卫局
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出处
《军事体育进修学院学报》
2012年第4期47-49,共3页
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基金
国防科学技术大学"十一五"重点实验室建设项目
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文摘
射击心理训练是射击训练的重要组成部分。在分析军校学员射击教学与训练中的兴奋心理、紧张心理、恐惧心理、畏难心理等心理现象的基础上,重点论述了念动训练法、集中注意训练法、放松训练法、自我暗示法、模拟训练法等5种心理训练方法在军校轻武器射击教学中的运用。
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关键词
军队院校
轻武器射击
心理训练
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Keywords
military college
light weapon shooting
laboratory
psychological training
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分类号
G871
[文化科学—体育训练]
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题名基于HSV色彩空间的红外与可见光图像融合方法
被引量:1
- 5
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作者
胡锦昊
王明昊
夏天扬
王悦行
杜海静
徐传刚
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机构
南开大学人工智能学院
天津津航技术物理研究所
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出处
《空天防御》
2021年第4期87-94,112,共9页
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文摘
为了增强双光融合的视觉效果,提高人眼对融合图像的辨识度,提出了基于色调-饱和度-明度(huesaturation-value,HSV)色彩空间的红外-可见光双光图像融合方法。首先,根据HSV空间各通道信息与色彩生理感知的关系,将红外图像的原始图像和伪彩色编码图像与可见光图像的色调、饱和度和亮度通道进行映射;然后通过亮度自适应方法建立各通道的融合数学模型,得到融合图像的HSV信息;最后再通过色彩模型变换方法得到融合图像的RGB彩色图像。结果表明,本文提出的方法在实现红外-可见光双光图像融合的同时,能够保留红外和可见光图像的关键信息,从而达到双光信息互补的目的。
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关键词
HSV颜色空间
双光融合
亮度自适应
灰度可见光-红外图像
伪彩色编码
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Keywords
HSV color space
dual light fusion
brightness adaptation
gray visible-infrared image
pseudo-color coding
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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