首先对低分辨率目标图像分别使用各偏好函数计算对应特征的视觉显著性图像;
我们认为这两个显着的目标刺激和背景中发挥作用早期纹理分割。
实验结果表明,使用该模型可以对场景各个区域的显著性进行有效地分析;
把各层计算所得的结果叠加,通过引入动态阈值,得到最后的显著区域。
此算法基于显著判别原则,无需对图像进行复杂的分割就能有效地提取用户感兴趣区域的显著点。
首先,提出带反馈的显著性检测模型(FSDM)自底向上进行图像分析;
第二,我们对由于插入PM的管道结构而引起的显著特性进行了分析。
该方法采用发电机的恒定模型,并且考虑了发电机的暂态凸极效应。
然后使用合成偏好函数计算合成的视觉显著性图像;
利用磁饱和效应对凸极性的影响来区分南北磁极。
图7显示加载角度最大额定电流曲线、180天代表了凸极和载荷角之间的关系曲线。
首先根据视觉注意机制得到显著物体的注意焦点;
此外,为了增强显著地图以及消除因高对比而突显出来的边界,我们还加入了区域信息以及人体肤色信息。
本文利用电机磁场的饱和效应,提出了一种新型转子位置辨识方法。
其次,引入视觉注意机制,采用一种基于视觉显著性的自动提取算法提取感兴趣区域。
基于转子凸极跟踪的永磁同步电机转子位置的自检测方法
多相永磁无刷直流电机凸极效应的数学模型