简介:摘要:随着数据挖掘技术、信息检索技术和多媒体数据库技术的不断发展,现在对侦察图像的数据处理和分析也越来越受到重视。由于有关图像上的数据信息和知识是人类无法直接获取的,但它却可以推动许多领域的发展,并带来许多意料之外的成果,因而引起了数据挖掘、信息检索、人工智能、多媒体等相关领域的广泛关注,利用数据挖掘技术对图像进行分析,寻找隐藏在海量图像数据中的信息和知识,以指导基于图像信息的决策。因此,图像挖掘是一个新兴的研究领域,也是一个快速发展的新领域。本文从无人探测的图像出发,对侦察图像数据的预处理技术进行了深入研究。
简介:摘要:随着数据科学的发展,出现了新的数据处理方法,计算机处理数据的能力不断增长,被处理的数据量也不断增加。利用图像数据分析方法可以改进收集到的各种形式的数据,从数据中检测出规律,并利用检测出的规律来预测数据的趋势,从而帮助人们采取生产或其他解决方案。
简介:3D人脸图像数据库广泛应用于计算机视觉、动画绘图设计、医学等很多领域。在法庭科学领域,采集三维人脸图像并建立数据库,可进行人像特征分类、统计人像特征的分布以及训练人像模型,这些分析是人像比对和识别的基础。与传统的二维数据库相比,三维(3D)人脸图像库能够提供更多信息,例如,三维人脸图像的空间结构和形状包含多视角轮廓。3D人脸图像采集方法包含多视角几何信息的方法、结构光的方法和3D扫描仪的方法,这些方法有不同的采集设备和环境。国内外已经建立了几个有代表性的3D人脸图像数据库,例如MPI实验室的MPI和BJUT的BJUT-3D,但这些库在分辨率和精度方面尚有不足。本文首先回顾了MPI、BJUT-3D数据库和它们的采集环境,然后对建立中国人的高精度3D人脸图像数据库进行探索研究。用彩色手持三维扫描仪(ArtecSpider)采集了1100个3D人脸图像,这些图像包含彩色纹理和深度信息(几何形状和点云),每个人脸图像的几何形状的采样点数目超过2000万,三角面片数目超过4000万。与BJUT-3D人脸数据库在人脸形状、分辨率和纹理等方面的比较结果显示,本研究采集的人脸图像有更高的精度,在嘴巴、鼻子、眼睛等方面比其他数据库中的人脸图像显示了更多的细节。建立的数据库将会支持在3D人像识别和算法评估方面的进一步工作。
简介:当数据大于8000个字节时,当数据小于8000个字节时,3、VB6.0中图像数据的存取VB6.0的ADOField对象提供了GetChunk方法和AppendChunk方法来存取BLOB数据[1]
简介:摘要:本研究深入探讨了遥感数据处理与图像解译技术在不同领域的应用。首先,我们介绍了遥感数据获取技术及其预处理方法,包括数据校正、增强、去噪和融合等。其次,我们分析了农业监测、城市规划、环境管理和自然灾害监测等领域的应用案例,展示了遥感技术在促进可持续发展、提高资源利用效率和减轻灾害损失方面的重要作用。当前,随着传感器技术和深度学习技术的不断发展,遥感数据处理与图像解译技术呈现出智能化、高效化、精准化的趋势。然而,我们也认识到在技术发展过程中仍面临着数据质量、隐私保护和数据安全等挑战。展望未来,我们相信遥感技术将持续发展,并为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
简介:摘要:本研究深入探讨了遥感数据处理与图像解译技术在不同领域的应用。首先,我们介绍了遥感数据获取技术及其预处理方法,包括数据校正、增强、去噪和融合等。其次,我们分析了农业监测、城市规划、环境管理和自然灾害监测等领域的应用案例,展示了遥感技术在促进可持续发展、提高资源利用效率和减轻灾害损失方面的重要作用。当前,随着传感器技术和深度学习技术的不断发展,遥感数据处理与图像解译技术呈现出智能化、高效化、精准化的趋势。然而,我们也认识到在技术发展过程中仍面临着数据质量、隐私保护和数据安全等挑战。展望未来,我们相信遥感技术将持续发展,并为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
简介:在对人脸图像的研究中,三维图像可以弥补二维图像不能解决的多姿态多角度等问题,因此越来越受到重视。如何高效地大规模采集高清三维人脸图像仍是目前面临的一个值得深入研究的课题,包括设备选用、质量控制以及获取图像后的处理方法等。本文介绍了1100多份高清三维人像采集和处理过程中的方法、技巧以及需要注意的问题。一是设备的选择。在对扫描设备做了大量的资料查阅和性能比较后,选用了ArtecSpider手持式3D扫描仪,它不仅使用方便且可以较好地获取被扫描物体的深度信息和彩色纹理,测量精度可达微米级别,适合用于获取高分辨的三维人脸图像。其次是在获取大量的三维脸像样本中如何做好图像质量的控制。由于手持式扫描仪在采集过程中易受到人为操作的不稳定因素影响,本研究摸索出适用的操作流程以提高采集质量和效率。三是采集后的数据处理。获取的原始数据是经过计算机实时配准的几百至上千个曲面的集合,采用了人工干预的方法来进一步提高曲面配准的精度。在大规模样本采集效率的分析方面,通过对预处理前后的图像质量、平均处理时间和单个样本的曲面采集数之间的关系进行分析,得出采集的曲面数在500~700帧之间的样本质量为最佳。