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国家自然科学基金(60873158)

作品数:1 被引量:7H指数:1
相关作者:王华锋王玉婷柴华更多>>
相关机构:中国石油天然气集团公司北京航空航天大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇特征提取
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理分析
  • 1篇纹理特征
  • 1篇模式识别
  • 1篇REAL-T...
  • 1篇TRACKI...
  • 1篇FACE_R...
  • 1篇测井
  • 1篇成像测井
  • 1篇MUL
  • 1篇SURVEI...

机构

  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇中国石油天然...

作者

  • 1篇柴华
  • 1篇王玉婷
  • 1篇王华锋

传媒

  • 1篇计算机研究与...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2011
1 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
A MULTI-FACES TRACKING AND RECOGNITION FRAMEWORK FOR SURVEILLANCE SYSTEM
A novel framework for unsupervised multi-faces tracking and recognition is built on Detection-Tracking-Recogni...
Huafeng Wang
关键词:REAL-TIMESURVEILLANCE
基于纹理特征的测井图像分类算法的研究被引量:7
2013年
成像测井由于其能够以图像的形式直观表示地层的岩性与结构特征,已成为测井领域的研究热点之一.如何利用图像处理、模式识别等相关理论方法对成像测井图像进行较为精确的定量评价和解释是研究的核心.首先从成像测井的研究背景及现状出发,详细比较和分析了纹理分析的各种算法.通过对灰度共生矩阵法、LBP算法、Gabor变换、小波变换、Contourlet变换等算法进行比较,给出成像测井图像分类过程中特征提取的参考建议.在此基础上,结合测井图像的模式特点,提出了一个基于纹理特征的成像测井图像分类系统模型.最后总结了该领域所面临的问题及未来的研究发展趋势.
王华锋王玉婷柴华
关键词:成像测井纹理分析特征提取模式识别
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