Une méthode révolutionnaire pour une détection de contour puissante et efficace

Los angeles détection des contours est le processus d’id des objets dans une scène en identifiant les zones où indiquent les changements de couleur ou les limites du sign d’intensité entre les objets. Il est important dans les packages de imaginative and prescient par ordinateur telles que l. a. reconnaissance d’objets, l. a. segmentation d’pictures et l’extraction de caractéristiques. Traditionnellement, sa précision dépend de l. a. qualité de l’symbol.

Dans les scènes visuellement bruyantes, telles que celles qui sont floues ou masquées par des tissus biologiques, les méthodes traditionnelles ont du mal. Pour relever ce défi, une équipe de recherche commune a développé une méthode résistante au bruit pour détecter les bords des objets sans imagerie préalable.

Recherche publiée dans Informatique intelligenteIl introduit une méthode appelée imagerie à pixel distinctive good aux bords. Dans les scénarios où il est difficile d’obtenir des pictures claires grâce aux méthodes optiques traditionnelles en raison de facteurs tels qu’une air pollution lumineuse intense, l. a. nouvelle méthode s’avère très efficace pour détecter avec précision les bords des objets malgré l. a. présence de bruit.

Pour réaliser cet exploit, les chercheurs ont conçu des modèles de modulation en combinant les modèles d’imagerie usual à pixel distinctive d’Hadamard avec des opérateurs différentiels de 2d ordre. Ce système de détection différentielle des bords améliore considérablement l’immunité au bruit, garantissant une id claire et précise des bords. Cette méthode présente notamment d’excellentes performances dans l. a. détection des contours en temps réel d’objets en mouvement, démontrant ainsi son potentiel pour les contrôles de sécurité dans des zones invisibles.

L’étude présente également un dérivé à un seul excursion de l. a. nouvelle méthode qui réduit le nombre de modèles de modulation requis pour détecter les contours, réduisant ainsi de moitié le temps de détection. Malgré cette réduction, l. a. méthode maintient un rapport sign/bruit élevé et nécessite moins de modèles de modulation par rapport aux systèmes de détection de contour précédemment rapportés.

De plus, l’équipe de recherche a exploré conjointement l. a. nouvelle méthode avec les opérateurs laplaciens et laplaciens gaussiens. Les résultats ont indiqué une drive de bruit similaire, mais l’utilisation du premier produit des bords plus nets, tandis que l’utilisation du 2d produit des bords légèrement irréguliers.

Lors de comparaisons rigoureuses, l. a. nouvelle méthode a surpassé les schémas existants en termes de netteté des bords et de rapport sign/bruit. De plus, dans des prerequisites expérimentales difficiles avec une intense air pollution lumineuse induite par laser, les deux espèces laplaciennes ont surpassé les méthodes d’imagerie usual. Cette méthode a fourni des résultats de détection de contours totalement exempts de bruit, offrant un énorme potentiel pour des packages pratiques.

Los angeles nouvelle méthode ouvre de nouvelles possibilités de traitement d’symbol en modifiant les modèles de précodage pour obtenir des résultats directs « sans symbol ». Cela élimine l’effet du bruit, ouvrant l. a. voie à l’incorporation d’autres procédures de traitement d’symbol, telles que le filtrage symétrique, pour améliorer encore les résultats. Les chercheurs envisagent d’améliorer les modèles d’éclairage utilisés dans ce travail et d’explorer une optimisation globale pour de futures avancées.

Advent à l’informatique intelligente