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翟东海: 作品数：61 被引量：327H指数：8; 供职机构：西南交通大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>

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基于特征分块的视差图像拼接算法被引量：4: 2018年; 现有的视差图像拼接算法中单应性矩阵不具有全局性,且存在计算量大、拼接结果有重影和结构扭曲等问题。为此,提出一种新的的视差图像拼接算法。采用图割算法将参考图像和目标图像分割成若干个具有独特性质的图像块,并对图像块编号。运用SIFT算法对图像进行特征提取,在特征描述子中加入特征点的图像块信息,确定目标图像与参考图像之间的特征匹配图像块。通过特征分块法计算全局单应性矩阵,找出最优的全局单应性矩阵对目标图像进行预配准。在重叠区域加入形状扭曲约束和块链接约束局部优化预配准图像,得到修正后的图像,并进行图像融合获得全景拼接图像。实验结果表明,特征分块算法可确保单应性矩阵的全局性,减少迭代次数,提高计算效率,同时局部优化算法可以较好地消除重影和扭曲,保证图像拼接质量。; 张晶晶翟东海黄莉芝喻强; 关键词：特征提取单应性矩阵图像拼接

基于改进的χ~2检验的热点词突发性度量研究被引量：1: 2013年; 采用原始χ2检验公式进行突发性度量时存在低频词偏袒问题,论文提出了结合TF的改进的χ2检验方法能有效克服该问题。该方法将词频累加和作为文档统计篇数的影响因子β引入原始χ2检验公式从而解决了低频词偏袒问题,提高了度量热点词突发性的精确度。动态突发性热点词库依据改进后的χ2检验公式得到的突发性度量值来建立,并将该词库运用在动态突发性向量空间模型中来发现与追踪网络突发性热点话题。实例验证表明,利用该文的方法进行话题发现与追踪,可以获得有更高的准确率、召回率以及F度量。; 翟东海聂洪玉崔静静于磊杜佳王佳君; 关键词：词频

光滑拟合模型的IIPBDR图像修复算法被引量：2: 2015年; 目的原始的破损区域分块划分的图像修复(IIPBDR)算法在修复连接两断裂边界线时,采用的是直线路径,这使得IIPBDR算法不适合修复含有较大曲率边界线的破损图像。针对IIPBDR算法所存在的问题,本研究希望找到一种方法能够求得任意两匹配好断裂边界线之间的光滑曲线路径,并用此曲线路径来代替IIPBDR算法中的直线路径,以对IIPBDR算法进行改进。方法 1)通过模仿人类的视觉连通性原理提出了光滑拟合模型;2)采用最小二乘法求取光滑拟合模型的各个参数,进而求得两断裂边界线之间的光滑曲线路径;3)用该光滑曲线路径来代替IIPBDR算法中的直线路径以修复连接两断裂边界线。结果基于以上研究,文中提出了"光滑拟合模型的IIPBDR图像修复算法",并对破损区域较大、结构信息较复杂的破损图像进行了修复实验。和BSCB(Bertalmio,Sapiro,Caselles,Ballester)、Criminisi、IIPBDR算法相比,本文算法所修复图像的PSNR值平均提高2.40 d B,且具有较好的视觉连通性效果、其边界线过渡更加自然。结论本文改进算法在一定程度上克服了IIPBDR算法不适合修复含有较大曲率边界线的破损图像的缺点。; 鱼江翟东海聂洪玉李同亮; 关键词：图像修复最小二乘法

基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法被引量：4: 2016年; 针对现阶段含有复杂结构信息的大破损区域图像修复算法中存在的断裂结构线连接错误、连接不平滑的问题,提出一种基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法。首先,深入分析了影响断裂结构线匹配度计算的因子,并根据这些影响因子的重要程度赋予不同权重值,在此基础上构造了一种断裂结构线匹配模型以得到相应的断裂结构线匹配对;然后,在这些断裂结构线匹配对的基础上拟合出光滑结构线,并将大的破损区域划分为了不同的子区域;最后,使用块匹配算法对破损子区域进行像素填充。在进行的6组对比实验中,所提算法在处理含有丰富结构信息的大破损区域边缘时,能够准确地对断裂结构线进行配对并且能在配对结果的指导下平滑连接断裂结构线,修复后的图像视觉效果明显比改进后的Criminisi算法、Hays算法以及IIPBDR算法得到的效果好。; 聂洪玉翟东海鱼江王猛; 关键词：匹配度

不规则块的图像补全算法被引量：1: 2018年; 目的目前在图像补全领域研究的重点和难点是补全具有复杂结构信息和丰富纹理信息的大破损区域的图像。传统的基于样本块的图像补全算法主要采用规则的模板块和匹配块来进行补全,补全过程中不能充分利用图像的结构或纹理的不规则信息,从而影响算法修复的精度和效率。针对这一问题,本研究提出一种基于不规则块的图像补全算法。方法在该算法中,首先利用结构稀疏度来区分图像的结构信息和纹理信息并基于结构稀疏度和置信度计算破损区域边界点的优先级,然后选择优先级最高的点构造规则模板块。对处于复杂结构区域的模板块,如果其邻域含有已知的结构信息,则膨胀该规则模板并利用其周围的结构信息来辅助构造不规则模板块。接下来,在图像完好区域内搜索与该模板块对应的匹配块,如果该匹配块的邻域包含有效的结构信息,则膨胀该匹配块并补充其周围的结构信息来完善该不规则匹配块。最后,利用该不规则匹配块补全破损区域。对于补全过程中块间接缝造成的视觉不连通问题,本研究利用图像的纹理信息来进行修饰。结果将本文算法与4种修复效果较好的算法(3种基于规则块的算法和1种基于局部敏感哈希的修复算法)进行对比,通过8组经典图像进行实例验证,采用客观评价指标峰值信噪比PSNR和主观视觉连通性进行评价,结果表明本文提出的算法峰值信噪比相较4种对比算法均有0 4 dB的提高,且在补全的精细度和视觉连通性方面有更佳的效果。结论本文算法在补全含有较复杂结构和丰富纹理的破损自然图像、壁画图像和目标物体移除上有较好的修复效果,普适性较强。; 王心怡翟东海; 关键词：自适应

基于双十字曲率驱动扩散模型的图像修复算法被引量：3: 2013年; 当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息,使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题,提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上,再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值,并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后,将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证,其结果表明,新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下,使得图像边缘过渡更加自然,修复精度得到了有效提高。; 翟东海左文杰段维夏鱼江李同亮; 关键词：图像修复时间复杂度

米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法被引量：5: 2014年; 针对原始的各向异性扩散模型在对带噪图像去噪时,只利用了邻域内东、南、西、北4个方向上的参考信息,使得去噪效果不够明显的问题,提出了米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法。该算法在利用了原始算法中待修复点周围4个方向上参考信息的基础上,还引入了该点邻域内对角线方向上的新信息,给出了采用周围8个方向上的信息进行对图像去噪的新模型,同时证明了该模型的合理性。用新提出的算法与原算法以及一种改进的同类算法对4幅带噪图像进行去噪。实验结果表明,新提出算法去噪效果的峰值信噪比(PSNR)相比原算法和改进同类算法平均提高1.90 dB和1.43 dB,平均结构相似度(MSSIM)分别平均提高0.175和0.1,说明该算法更适合于图像去噪。; 翟东海鱼江段维夏肖杰李帆; 关键词：图像去噪峰值信噪比

基于U形有向无环支持向量机的多类文本分类研究: 2013年; 针对原始的有向无环支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)多类文本分类算法结构图中存在误差累积以及路径冗余的问题,提出一种改进的有向无环图支持向量机多类文本分类算法。将易于分离的那些类两两组成两类分类器放置在结构图的上层,有效克服了误差累积问题,通过将原始的分类结构图改造为U形图以及引入集合运算进行类别判定,有效剪除冗余路径并降低时间复杂度。实例表明,该算法能有效提高类别判定的准确率并降低时间复杂度。; 翟东海杜佳聂洪玉崔静静

参照四邻域裁剪样本的图像修复算法被引量：1: 2018年; 针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题,提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法,将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先,提取图像结构信息,并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围;其次,为了改进离差平方和(SSD)方法对块的结构信息匹配的忽视,在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束,有效避免了误匹配,提高了图像块匹配精度及样本搜索效率;然后,通过引入结构因子和置信度,结合传统的优先权计算,得到突出结构作用的优先级公式;最后,利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级,并根据四邻域提供的可靠参照信息,依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块,直至所有目标块都检索匹配到最佳样本,完成修复。实验结果表明,该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题,在提高图像修复速度的同时,所提算法修复效果的峰值信噪比(PSNR)比其他对比算法平均提高了0.5~1 d B,使得修复后的图像更好地满足视觉连通性,同时能高效地修复一般区域,具有更好的普适性。; 孟红月翟东海李梦雪曹大命; 关键词：图像修复

最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究被引量：108: 2014年; 由于初始簇中心的随机选择,K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题,提出了最大距离法选取初始簇中心的Kmeans文本聚类算法。该算法基于这样的事实:距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类,构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法,同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中,对分属于五个类别的1 500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析,其结果表明,与原始的K-means聚类算法以及其他的两种改进的K-means聚类算法相比,新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时,F度量值也有了明显提高。; 翟东海鱼江高飞于磊丁锋; 关键词：K-MEANS聚类算法文本聚类

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