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本发明公开了一种纤维识别分割方法。本发明的一种纤维识别分割方法能够自动分割出图片中的单一曲线，比起手动分割大大提高了效率，利用了曲线头斜率、尾斜率、长度、间距方差确定出纤维边缘的大致轮廓从而实现对纤维的单一分割。

基于非线性降维与智能寻优的四轴抗干扰无人机系统。无人机及与其配套的通信站、起飞(发射)回收装置以及无人机的运输、储存和检测装置等的统称。无人机要完成任务除需要飞机及其携带的任务设备外，还需要有地面控制设备、数据通信设备、维护设备，以及指挥控制和必要的操作、维护人员等，较大型的无人机还需要专门的发射/回收装置。无人机系统避障系统的稳健保证了无人机的安全运行，无人机在户外工作的过程中由于物理抖动会造成采集图像出现大量噪声，给无人机安全运行带来巨大干扰，本发明利用非线性降维的去噪能力，并且使用遗传算法对稀疏分解进行智能寻优，得到高质量的去噪图像。克服了传统抗干扰去噪系统容易造成局部特征丢失的问题。

本发明公开了一种基于视觉主体检测的果蔬识别预处理方法，针对复杂环境下果蔬图像因光照不均、背景不受控等因素导致的裁剪分割困难的问题，提出了一种基于视觉主体检测的预处理算法。首先调节图像亮度及去除噪声，然后利用流形排序进行显著性检测，获得显著性图像，最后利用梯度图像及位置加权进行融合获得图像裁剪度，完成图像预处理。通过实验可以正确裁剪复杂环境下的果蔬图像，能够达到较好的准确性、鲁棒性以及实时性。

本发明公开了一种快速流形排序和低秩约束的协同显著性检测方法。首先，通过两阶段的快速流形排序算法为每张图片生成多张协同显著图；然后，基于协同显著图从每张图片分割出一组不同尺度的显著性区域，并通过显著图构建的特征矩阵得到自适应权重，与协同显著图相乘得到融合后的结果；最后，再利用图割法对检测结果作进一步优化。本发明能够有效增强协同显著性物体，并抑制背景和非协同显著区域。