基于高斯眼图纹理熵特征的通信干扰检测方法.pdf

2025-02-08 约小于1千字 4页立即下载

基于特征提取的多干扰检测与识别方法研究.pdf 摘要由于电磁环境越来越复杂且通信密度越来越大，通信中往往存在多个干扰信号，为了保证通信的安全性和通信质量，需要对通信中的干扰信号检测识别，然后采取相应的抗干扰措施。本文旨在研究基于特征提取的多干扰检测与识别方法。针对本文所研究的多干扰信号的检测与识别问题，首先介绍了干扰信号分析系统，以定位本文工作所处的位置，然后建立通信中的接收信号和单音干扰(Single- toneInterference,STI)、多音干扰(Multi-toneInterference,MTI)、线性扫频干扰(Linear FrequencySweepingInterference,LFSI)、脉冲干扰(Puls

2025-06-12 约10.44万字 81页立即下载

基于纹理特征的指纹活性检测方法的深度剖析与创新研究.docx 基于纹理特征的指纹活性检测方法的深度剖析与创新研究一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，生物特征识别技术作为保障信息安全和身份验证的关键手段，正逐渐融入人们生活的各个领域。指纹识别技术，作为生物特征识别领域中应用最为广泛的技术之一，凭借其独特性、稳定性和便捷性，在门禁系统、移动设备解锁、金融支付、刑侦鉴定等诸多场景中发挥着重要作用。据统计，全球范围内使用指纹识别技术的移动设备数量已超过数十亿台，在门禁系统市场中，指纹识别技术的应用占比也高达60%以上，其重要性不言而喻。然而，随着指纹识别技术的广泛应用，安全问题也日益凸显。指纹识别系统面临着多种攻击手段的威胁，其

2025-05-08 约3.53万字 39页立即下载

灰度序列图像中基于纹理特征的移动阴影检测.docx 第21卷第11期2013年11月光学精密工程 OpticsandPrecisionEngineering Vol.21No.11Nov.2013 文章编号1004-924X(2013)11-2931-12 灰度序列图像中基于纹理特征的移动阴影检测韩延祥，张志胜*,郝飞，陈平 (东南大学机械工程学院，江苏南京211189) 摘要：实施移动目标检测时，由于移动阴影与运动目标具有相似的运动特性，常严重影响检测结果。本文假设视频序列中当前图像的阴影区域与对应的背景部分有相同的纹理特征，提出一种新的基于纹理特征的移动阴影检测方法。为了实现纹理特征的表达，在阴影检测过程中提出了几种纹理相似度测量方法，

2025-02-15 约2.14万字 23页立即下载

基于纹理特征的伪造人脸图像检测算法设计.docx PAGE2 摘要随着GAN网络的兴起，图像伪造技术的门槛大大降低，被篡改生成的图像更逼真，并由此引出全新的图像伪造概念——深度伪造。深度伪造人脸图像不仅会被用于伪造虚拟的身份信息，更可能引发社会的诈骗甚至恐慌，而深度伪造检测技术可以检测出人脸是否伪造而成，降低深度伪造攻击的危险。现今深度伪造检测技术，主要是依靠CNN网络提取特征，再加以分类识别真伪，并未充分考虑到图像纹理信息的作用。针对纹理特征在深度伪造人脸检测中的作用本文充分地完成了以下调研和工作，主要如下： 纹理特征一直以来都是计算机视觉、图像处理、图像分析等领域的重要研究对象。本文调研了深度伪造的兴起过程，

2024-12-25 约4.27万字 75页立即下载

基于弱纹理图像块选择的泊松高斯信号依赖噪声新型参数估计方法.docx 基于弱纹理图像块选择的泊松高斯信号依赖噪声新型参数估计方法摘要：本文提出了一种新型的参数估计方法，基于弱纹理图像块选择的泊松高斯信号依赖噪声。该方法可以对图像中的噪声进行准确的估计和去除，提供更加清晰的图像结果。该方法使用泊松高斯模型建模原始图像，并使用块选择技术选择弱纹理图像块进行噪声估计和去除。实验结果表明，与其他方法相比，本方法能够获得更好的去噪效果，同时能够保持更多的细节信息。关键词：弱纹理图像块、泊松高斯模型、噪声估计、去噪、细节保持1. 引言数字图像处理一直是计算机视觉和计算机图形学中的重要研究方向。随着数字相机和手机的广泛应用，拍摄的照片中往往会受到各种噪声的干扰，如

2023-05-20 约2.12千字 5页立即下载

一种带有纹理特征工件的检测方法、光源及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117723561A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311769425.4 (22)申请日2023.12.20 (71)申请人广东奥普特科技股份有限公司地址

2024-03-16 约1.05万字 11页立即下载

基于纹理及颜色特征分级车牌定位方法.pdf 第26卷第6期计算机仿真 2009年6月文章编号：1006—9348(2009)06—0304—40 基于纹理及颜色特征的分级车牌定位方法程时虎，文灏 (华中科技大学电子与信息工程系，湖北武汉430074) 摘要：智能车牌定位是一个经典而又具有重大使用价值的课题。针对现实生活中车牌的纹理

2017-05-18 约1.58万字 5页立即下载

基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法.PDF 第卷第期湘潭师范学院学报（自然科学版） ! ! 8’9 ! -9! 年月（） !##$ !##$ % !#$%’ ( )*%+,% -$.’ /%*01$2*,3 -,#$’ 45*1%51 67*,*% !#%19 基于颜

2018-10-23 约1.64万字 6页立即下载

基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法_张禾.pdf 江汉石油职工大学学报　 2007 年 07 月　 J our nal of J ianghan Pet roleum U niver sit y of St aff and Wor ker s 　　第 20 卷　第 4 期 基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法张　禾 (武汉大学遥感信息工程学院 ,湖北武汉

2017-05-10 约1.73万字 4页立即下载

非高斯噪声下时频重叠多通信信号的智能检测方法研究.docx 非高斯噪声下时频重叠多通信信号的智能检测方法研究一、引言随着通信技术的飞速发展，时频重叠多通信信号的检测与识别成为了信号处理领域的重要课题。在非高斯噪声环境下，由于信号的复杂性和噪声的干扰，传统的信号检测方法往往难以满足实际需求。因此，研究一种智能的检测方法，以实现对时频重叠多通信信号的有效检测，具有重要的理论意义和实际应用价值。二、非高斯噪声的特性及影响非高斯噪声是指不符合高斯分布的噪声，其特性和影响主要表现在以下几个方面： 1.复杂度：非高斯噪声的分布和变化规律比高斯噪声更为复杂，导致信号检测的难度增加。 2.干扰性：非高斯噪声对信号的干扰更为严重，使得信号的识别和提取变得困难。

2025-04-12 约4.85千字 10页立即下载

用于防止工业无线通信中的不可预测的干扰的基于无线电的检测器和方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113366778 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202080010487.5 (74)专利代理机构北京市汉坤律师事务所

2023-06-16 约1.59万字 16页立即下载

基于高阶循环累积量的单通道混合通信信号干扰检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114553339 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210245243.6 (22)申请日 2022.03.13 (71)申请人中铁第一勘察设计院

2023-05-08 约1.79万字 16页立即下载

一种基于差分的干扰检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114826300 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210638972.8 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人电子科技大学地址 611731

2023-05-23 约1.08万字 12页立即下载

纹理特征提取方法.pptx 图像纹理特征提取方法;Chapter 01;Chapter 01;Definition…;分类;性质;Chapter 02;;;;;;;;;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;;;;;;;;?;Laws纹理测量;Laws纹理测量;Laws纹理测量;;马尔科夫随机场（MRF）;Chapter 03;目标识别与分析;Chapter 04;选择哪种方法？（平稳纹理图像与非平稳纹理图像）;图像纹理特征提取方法

2017-05-22 约小于1千字 39页立即下载