7、图像工程技术全解析

图像工程技术全解析

1. 图像工程概述

图像工程是一个相对较新且不断发展的跨学科领域,它系统地研究各种图像理论、技术和应用。它将数学、计算机科学和光学等基础科学原理与图像应用中的经验相结合,借助电子技术的发展,整合各种图像技术,致力于整个图像领域的研究与应用。

1.1 图像工程技术

图像技术广义上是各种与图像相关技术的统称,而图像工程则是对各种图像技术进行综合研究和集成应用的总体框架。其研究内容可分为三个层次:图像处理、图像分析和图像理解。

1.2 图像工程的具体内涵

图像工程是一个新兴且不断发展的学科,它研究图像领域的各种问题并开发高效技术。它是基础科学原理与图像技术及应用相结合的总体框架,内容丰富、覆盖面广。根据抽象程度和研究方法,可分为三个层次:
- 图像处理 :强调图像之间的转换,主要对图像进行各种处理,以提高图像的视觉质量和效果,为目标的自动识别奠定基础,或压缩图像以减少存储空间和传输时间。
- 图像分析 :检测和测量图像中感兴趣的对象,以获取其客观信息,从而建立对图像和目标的描述。它结合数学模型和图像处理技术,分析底层特征和高层结构,提取具有一定视觉感知和语义的信息。
- 图像理解 :在图像分析的基础上,进一步研究图像中每个目标的性质及其相互关系,通过对图像内容的理解来解释原始客观场景,从而指导和规划行动。

1.3 图像技术的范畴

图像技术涵盖了广泛的技术,包括图像的采集、编码、存储、传输、合成、显示、输出、变换、增强、恢复、重建、水印

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值