国家自然科学基金(61201444)
- 作品数：11 被引量：202H指数：4
- 相关作者：周先春周晓彦袁桂霞石兰芳周林锋更多>>
- 相关机构：南京信息工程大学江苏开放大学东南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 点对称关系耦合距离约束的图像匹配算法被引量：3
- 2018年
- 为了解决当前图像匹配算法主要通过图像的区域梯度信息来进行图像匹配,当图像存在光照变化等干扰时,将会使得匹配图像存在较多的错误匹配点以及匹配耗时较长等不足,提出了基于点对称关系耦合距离约束的图像匹配方法。采用FAST算法对图像特征点进行准确、快速的检测,利用拉普拉斯极值模型进一步剔除伪特征点,以提高算法的匹配正确度;对特征点的对称性进行计算,利用点对称关系构造点间距度量模型,以求取特征描述符中的特征向量,输出特征描述符;基于SURF特征点匹配机制,对特征点完成双向匹配约束,完成特征点匹配。对匹配特征点进行欧氏度量,以度量结果的比值以及均值作为依据,构造距离约束模型,利用距离约束模型判别错误匹配点,优化匹配结果。实验结果显示：与当前图像匹配算法相比较,所提算法不仅具有较高的匹配精度以及匹配效率,而且具有较好的鲁棒性能。
- 刘涛周先春
- 关键词：图像匹配
- 多点协作系统中基于PMI反馈的小区间干扰弱化
- 2014年
- 针对LTE通信系统中小区间干扰,给出多点协作情况下基于预编码矩阵索引反馈(PMI)的小区间干扰弱化方案。干扰弱化方案采用基于码本的预编码技术,接收机选用最小均方差(MMSE)设计,干扰小区间采用轮询调度算法。仿真结果表明,引入PMI反馈协调方案后,多点协作系统中每个用户的平均频谱利用率明显提高,小区间干扰得到有效的抑制。
- 张宏群黄博
- 关键词：PMI
- 基于脉冲耦合神经网络和图像熵的各向异性扩散模型研究被引量：4
- 2015年
- 在图像去噪过程中,大部分基于偏微分方程的各向异性扩散模型均使用梯度信息检测边缘,当边缘部分被噪声严重污染时,这些方法不能有效检测出这些边缘,因而无法保留边缘特征.为了较完整的保留图像的区域信息,用脉冲耦合神经网络(PCNN)能使具有相似输入的神经元同时产生脉冲的性质对噪声图像做处理,得到图像熵序列,并将图像熵序列作为边缘检测算子引入到扩散方程中,不仅能克服仅用梯度作为边缘检测算子易受噪声影响的弊端,而且能较完整地保留图像的区域信息.然后,用最小交叉熵准则搜索使去噪前后图像信息量差异最小的阈值,设计最佳阈值控制扩散强度,建立基于脉冲耦合神经网络与图像熵改进的各向异性扩散模型(PCNN-IEAD).分析与仿真结果表明,该模型与经典模型相比,保留了更多的图像信息,能够兼顾去除图像的噪声和保护图像的边缘纹理等细节信息,较完整的保留了图像的区域信息,性能指标同样也证实了新模型的优越性.另外,该模型的运行时间较经典模型的短,因此,该模型是一个理想的模型.
- 郭业才周林锋
- 关键词：图像去噪脉冲耦合神经网络图像熵最小交叉熵
- 基于高斯径向基函数的复制-移动篡改检测算法被引量：4
- 2018年
- 为提高对模糊、噪声、压缩、旋转等篡改区域的检测精度与鲁棒性,提出基于离散余弦变换与Gaussian径向基函数的复制-移动篡改检测算法。将色彩图像变换为灰度图像,将其划分为一定大小的重叠子块;对每个字块进行离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),利用DCT分量表示子块;根据DCT分量构建图像的系数矩阵,引入一个高斯径向基函数(Gaussian radial basis function,RBF)核PCA(principal components analysis,PCA),将其系数矩阵的特征值作为块的特征表示;计算不同块之间的Euclidean距离作为不同区域的相似性,并与给定的阈值比较,完成伪造检测。实验结果表明,与当前篡改检测技术相比,所提算法具有更好的检测精度和效率。
- 袁桂霞周先春
- 关键词：离散余弦变换
- 基于B通道补偿的景深估计的图像去雾算法被引量：2
- 2019年
- 为提高图像去雾效果,兼顾初始细节与亮度,提出一种基于B通道补偿的景深估计快速去雾算法。首先分析大气散射模型,根据B通道与雾浓度关系,构造B通道景深估计模型,计算景深,利用R、G通道分量绝对差补偿B通道景深;为防止近景过度补偿和远景漏补,利用图像的B通道分量来构造分割补偿模型,对远、近景的像素灰度值进行补偿。且通过设定半衰减因子,修正景深图,形成景深评估图;最后利用最小滤波和引导滤波优化景深图,实现图像去雾效果。实验结果显示:与当前图像去雾技术相比,所提算法具有更好的去雾效果,更好地保持了图像细节与亮度。
- 袁桂霞周先春
- 关键词：图像去雾
- 基于测量的量子图像识别研究被引量：4
- 2017年
- 目前,已有的量子相似度比较算法:1)逐个比较图像对应位置的像素值;2)将两幅图像分别用量子态表示,再将两幅图像进行连接(意味着将两个量子态连接成一个态),再进行相关的量子操作。所提出的比较算法,是在不连接图像的基础上,将图像用量子态表示,进行控制交换(c-Swap)操作,再进行量子测量,根据测量结果判断两幅图像的相似度。将所提的量子相似度比较算法应用到量子手势识别中,实验结果表明所提算法在识别问题上具有可行性。在经典领域中,手势识别的流程比较复杂。而在量子领域中,无需提取手势的颜色、纹理、特征等步骤,直接可以将手势进行二值化表示,再根据所提的图像相似度算法来实现手势识别。
- 周晓彦安星星王珂嵇福高
- 关键词：量子测量
- 应用Riccati-Bernoulli辅助方程求解广义非线性Schrodinger方程和(2+1)维非线性Ginzburg-Landau方程被引量：7
- 2020年
- 研究了Riccati-Bernoulli辅助方程法,并应用这种方法得到广义非线性Schrodinger方程和(2+1)维非线性Ginzburg-Landau方程的精确行波解.这些解包括有理函数、三角函数、双曲函数和指数函数.应用这种方法求解过程简洁有效.该研究对于数学物理方程领域诸多非线性偏微分方程精确解的探究具有重要的意义.
- 石兰芳王明灿钱正雅
- 基于双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法被引量：10
- 2018年
- 当前较多遥感图像融合算法是利用主成分分析方法来完成遥感图像的融合,由于主成分分析方法融合后的图像会产生光谱畸变,易导致所融合图像存在光谱失真的问题。对此,设计了一种采用双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法。对多光谱图像进行色调-饱和度-亮度变换,以获取多光谱图像的亮度分量,引入双正交小波变换将该亮度分量与全色图像进行小波域分解,以获取图像的低频与高频子带;通过低频子带中像素点的区域梯度特征构造均值梯度模型,用于求取低频子带融合系数,利用高频子带中像素点对应的区域方差构造相似度因子,用于求取高频子带融合系数;通过色调-饱和度-亮度与双正交小波的逆变换获取所融合遥感图像。仿真实验结果显示,所设计方法与当前遥感图像融合方法相比,融合的遥感图像具有更好的视觉效果。
- 袁桂霞周先春
- 关键词：遥感图像融合双正交小波变换HSV变换
- 基于深度学习的目标检测算法综述被引量：165
- 2017年
- 传统的目标检测算法及策略已经难以满足目标检测中数据处理的效率、性能、速度和智能化等各个方面要求。深度学习通过对大脑认知能力的研究和模仿以实现对数据特征的分析处理,具有强大的视觉目标检测能力,成为了当前目标检测的主流算法。首先回顾了传统目标检测的发展以及存在的问题;其次介绍以R-CNN为代表的结合region proposal和卷积神经网络(CNN)分类的目标检测框架(R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN、Faster R-CNN);然后介绍以YOLO算法为代表的将目标检测转换为回归问题的目标检测框架(YOLO、SSD);最后对深度学习的目标检测算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。
- 周晓彦王珂李凌燕
- 关键词：卷积神经网络目标检测
- 基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用被引量：4
- 2013年
- 在面部表情识别中,由于图像特征中存在与情感语义无关的信息及噪声干扰等因素,在一定程度上影响表情识别的准确性.传统的基于核典型相关分析的识别方法难以有效克服这些因素的影响.为尽可能排除这些影响表情识别的因素,提出一种基于稀疏表示的核典型相关分析方法,并将其应用于表情识别中.该方法的基本思想是应用稀疏学习方法来自动选择表情特征矩阵中的关键特征谱成分进行表情特征与情感语义特征之间的相关性建模,然后通过建立的模型完成对待测表情图像的语义特征估计,并用于表情的分类识别.为验证所提方法较传统的基于核典型相关分析方法的优越性,选取国际标准表情数据库JAFFE进行实验,实验结果证实了所提方法的有效性.
- 周晓彦郑文明辛明海
- 关键词：核典型相关分析面部表情识别
