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    在基于形状的目标识别中,目标的边缘和轮廓包含大量信息,定义目标的外表形状,因此图像中显著目标边缘和轮廓的检测和提取成为目标识别研究领域最活跃的课题之一.自然图像中背景复杂多变的纹理常与目标轮廓交织在一起,使得准确提取目标轮廓变得非常困难.如何有效抑制与目标无关的背景纹理,突显尽可能完整的目标轮廓是目标识别研究的重要内容之一.随着人们对生物视觉识别机制研究的不断深入,近年来出现很多基于生物视觉感知机制的轮廓检测方法,并取得显著效果.桑农等…通过一种蝶形来模拟感受野两侧的环境抑制区域,避免轮廓上的成分相互抑制.在随后的研究中人们在蝶形侧抑制模型的基础上增加去抑制区,使得模型更加完善.Tang等旧1在去抑制区采用共圆规则和小曲率偏好的增强机制,Huangp1和片兆宇等’41则考虑去抑制区内邻域刺激与中心响应之间距离和朝向的差异.侧抑制机制可有效抑制环境纹理,但是在轮廓边缘局部对比度低的情况下,轮廓可能会丢失.去抑制区共线增强机制引入后弱轮廓在一定程度上可得到加强,但同时也带来噪声增强或一些高曲率轮廓的拐角处容易出现断裂等问题.

    近来,生理学与解剖学的研究表明感受野中心在低对比度刺激下,感受野外周边区域,即所谓的非经典感受野…对感受野施加的侧抑制强度会减弱¨呐j,并且感受野的大小也会扩张"o。鉴于这些研究成果,本文提出一种轮廓检测模型.该模型在整合侧抑制和共线增强两种调节机制的基础上,充分考虑刺激物对比度对这两种调节机制以及感受野大小的影响,并根据Gestalt知觉组织原则将去抑制区划分为邻接去抑制区和外周去抑制区,分别给予不同的增强机制.同时,结合数学形态学滤波方法对得到的轮廓进行噪声滤波处理.实验表明本模型在解决边缘局部对比度低时导致部分轮廓丢失和高曲率轮廓拐角处断裂等问题上有显著效果,并且有效抑制背景纹理,提高自然背景中轮廓提取的性能.

    2计算模型

    21感受野响应函数初级视皮层中简单细胞具有朝向选择性,即当具有一定朝向和宽度的条形刺激出现在其感受野内某个特定朝向上时,细胞响应最强,当偏离该朝向时响应强度急剧降低,甚至消失.采用二维Gabor函数的滤波器与简单细胞的感受野性质相似,因此用二维Cabor