国家自然科学基金(61071161)
- 作品数：36 被引量：198H指数：8
- 相关作者：何小海陶青川陈为龙王正勇高明亮更多>>
- 相关机构：四川大学成都电子机械高等专科学校中海油能源发展股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目湖北省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信水利工程一般工业技术更多>>
- 基于单双向结合运动估计的帧率提升算法
- 2013年
- 运动估计是基于运动补偿帧率提升技术的关键环节之一,其准确性将直接影响新生成视频帧的图像质量。论文提出了一种单向与双向相结合的运动估计算法,通过在传统双向运动估计算法的基础上增加前向运动估计与后向运动估计环节,显著提高了运动估计的准确性。同时,采用中值滤波对运动向量进行平滑以及基于重叠块的运动补偿插帧算法生成新的视频帧。实验结果表明,通过论文提出的运动估计算法生成的视频帧主观视觉质量与客观评价质量均有显著提升。
- 曹原周汉滕奇志何小海
- 基于模糊逻辑的多特征融合的粒子滤波跟踪算法被引量：5
- 2013年
- 传统粒子滤波跟踪方法采用单一的特征信息,存在跟踪精度低、鲁棒性弱的缺点,为此提出了一种基于模糊逻辑的融合颜色和局部二值模式(LBP)的粒子滤波跟踪方法,提高了目标跟踪的精度。提取出能够表征目标的局部二值模式和基于核函数的加权颜色直方图2种信息;并利用模糊逻辑的方法对2种特征进行有效的自适应融合。试验表明,作者提出的算法在复杂环境下能够进行有效的跟踪,具有较强的鲁棒性和准确性。
- 张峰何小海杨晓敏高明亮李乔
- 关键词：粒子滤波局部二值模式加权颜色直方图模糊逻辑多特征融合
- 高精度多视频配准算法中静态图像配准算法的选取被引量：1
- 2012年
- 在之前的研究中提出了一种高精度的多视频时空配准方法,该方法将Caspi等人提出的多视频配准算法与基于静态图像的配准算法有效地进行了结合.但在结合的同时,如何选取静态图像配准算法是需要考虑的问题.本文对两类主要的静态图像配准方法进行了理论分析与实验比较,提出了在我们的多视频时空配准方法中使用基于特征的静态图像配准算法的思路.实验结果验证了本文思路的合理性.
- 陈为龙何小海郭黎宋海英
- 关键词：峰值信噪比
- 一种改进的ViBe目标检测算法被引量：4
- 2014年
- 现有Vi Be目标检测算法存在误检率高,得到的结果噪声较大的问题。为此提出了一种将判定阈值自适应规则与优化结果反馈机制相结合的改进算法。该算法首先使用样本自身统计值作为阈值进行目标检测;接着对检测结果进行去噪、形态学处理等优化处理;最后将优化后的检测结果反馈给背景模型更新过程使检测更精确。与传统的Vi Be算法相比,所提出的算法可更精确地提取出运动目标,误判率低,过检率较原始算法降低10%~20%。实验结果证明了该算法的有效性。
- 牛化康何小海汪晓飞张峰吴小强
- 关键词：BE目标检测自适应阈值
- 基于高维空间几何的PSO-BP神经网络图像复原被引量：4
- 2012年
- 针对退化图像复原问题,提出了一种基于高维空间几何理论(HDSG)的PSO-BP神经网络图像复原方法。高维空间几何理论中的同胚映射和同源连续性原理,把图像映射为高维空间中的一个点,通过回归原模糊图像和由此图像衍生出的几幅更加模糊的图像对应在空间中几个点的分布曲线,得到清晰的复原图像。在该理论基础上,用PSO-BP神经网络来确定高维空间中各点的关系,通过对训练样本的学习训练,在三幅退化图像与原始清晰图像之间建立映射关系,然后用训练好的网络对测试样本进行复原。对比实验表明,该方法在主观视觉和定量分析上都获得了较好的效果。
- 郭佩何小海陶青川李木维
- 关键词：图像复原神经网络
- 基于模糊条件随机场的手势标注
- 2015年
- 在连续手势自动识别中,如果可以借助自然语言对手势进行描述,这将更接近于人们对手势认知的方法,这在一定程度上将有助于提高识别的准确性。通过使用模糊集与条件随机场相结合的方法实现了对连续手势的标注、分割。FCRF首先采用模糊集对手势进行描述,实现了自然语言对手势的描述,然后通过对条件随机场中状态和状态转移参数的修改实现了采用模糊特征的连续手势序列标注。实验结果显示,与现有的分割模型相比较,FCRF模型对手势序列标注具有较高的正确率,通过ROC特性曲线的分析,FCRF有较好的分类性能。
- 张生军吴世勋黄大荣
- 关键词：条件随机场模糊集
- 基于区域填充的图像修复算法研究被引量：5
- 2014年
- 图像修复算法是一类基于人工智能研究领域的一个很有发展潜力和实用价值的研究方向。论文通过待修复区域中提取的信息,按照等照度线检索(isophote-driven)进行正交迭代运算,并在填充顺序中加入了判断策略,从而实现了对损坏图像的修复。通过对算法的分析和对比,验证了该算法的改进是有效的。
- 邓悟吴笛滕奇志宁宁何小海
- 关键词：图像修复
- 基于彩色空间多特征融合的表情识别算法研究被引量：3
- 2013年
- 目前的人脸表情识别方法大多是在灰度图像上采用单一特征算子,如local phase quantization(LPQ),local binary patterns(LBP),histograms of oriented gradients(HOG),Gabor等,进行分类识别;但这类方法在复杂光照条件下识别率并不理想。为取得较好的识别率,首次提出了基于彩色图像多特征融合的表情识别算法。该算法首先在不同彩色分量上分别提取LPQ、LBP、HOG及Gabor多种特征;然后对高维特征进行线形鉴别分析,并采用最近邻法进行表情分类;最后对多特征分类结果采用Adaboost算法进行融合。在具有复杂光照条件的Multi-PIE人脸库上进行了验证,取得了88.30%的平均识别率。实验结果表明:相比于基于灰度图像的单一特征识别算法,提出的算法能较大幅度地提高人脸表情识别率。
- 赵敏陶青川杨皖钦
- 关键词：表情识别特征提取彩色信息
- 基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法
- 2016年
- 实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。
- 罗印徐文平
- 关键词：脊波变换中值滤波同态滤波C++语言
- 马尔可夫模型与Shearlet变换结合的SAR图像超分辨率复原方法被引量：1
- 2012年
- 为了不改变成像硬件条件,通过软件方法提高SAR图像分辨率,提出一种马尔可夫随机场(MRF)模型和Shearlet变换相结合的超分辨率复原方法。该方法分为两个过程,训练过程和学习过程。在训练过程中,首先对训练库中的高、低分辨率图像进行Shearlet变换,提取不同方向、不同分辨率的中、高频信息,然后对不同方向的中、高频信息进行分块。在学习过程中,使用Shearlet变换提取待复原图像的中频信息并对其分块,然后在训练库的辅助下,使用MRF建立图像特征模型,最后通过最大后验概率(MAP)估计出各个方向的高频信息,将估计出的高频信息和待复原的低分辨率图像叠加到一起进行Shearlet反变换,最终获得高分辨率图像。通过对真实SAR图像的处理结果表明,无论是主观的视觉效果还是客观的指标上,本文提出的方法都取得较好的结果,优于传统插值方法以及目前最新的基于稀疏表示的超分辨率方法。
- 李文博吴炜罗代升张海勃
- 关键词：SHEARLET变换马尔可夫随机场模型SAR图像
