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任意三角形结构2DPCA在水下光学图像识别中的应用
目录
内容描述................................................2
1.1研究背景...............................................2
1.2研究目的和意义.........................................3
1.3文章结构...............................................4
相关技术介绍............................................4
2.1三角形结构2DPCA算法....................................6
2.1.12DPCA算法原理........................................7
2.1.2三角形结构对2DPCA的影响..............................8
2.2水下光学图像识别技术...................................9
2.2.1水下光学图像的特点..................................11
2.2.2水下光学图像识别的挑战..............................12
任意三角形结构2DPCA算法设计与实现......................13
3.1算法设计..............................................14
3.1.1任意三角形结构的选择................................16
3.1.22DPCA算法的改进.....................................17
3.2算法实现..............................................18
3.2.1算法流程............................................19
3.2.2代码实现............................................21
实验与结果分析.........................................22
4.1数据集准备............................................24
4.1.1水下光学图像数据集..................................25
4.1.2数据预处理..........................................26
4.2实验设置..............................................28
4.2.1实验参数设置........................................29
4.2.2评价指标............................................30
4.3实验结果..............................................32
4.3.1识别率对比分析......................................33
4.3.2特征提取效果分析....................................34
4.3.3算法稳定性分析......................................35
结果讨论...............................................37
5.1任意三角形结构2DPCA算法性能分析.......................38
5.2与传统2DPCA算法的对比.................................39
5.3算法优缺点分析........................................41
1.内容描述
本文旨在探讨任意三角形结构2DPCA(二维主成分分析)在水下光学图像识别领域的应用。随着水下探测和监测技术的不断发展,水下光学图像识别在海洋资源调查、水下目标检测、水下通信等方面发挥着重要作用。然而,水下环境复杂多变,光线散射、噪声干扰等因素使得水下光学图像质量较差,给图像识别带来了巨大挑战。本文提出了一种基于任意三角形结构的2DPCA算法,旨在提高水下光学图像的
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