程晓龙
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：宁夏大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于生成对抗网络的跨模态检索方法
- 本发明公开了一种基于生成对抗网络的跨模态检索方法，涉及多媒体数据检索技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、利用特征提取方法对输入模态的数据和目标模态的数据进行特征提取；步骤2、建立和训练GAN模型，使得GAN模型可由输...
- 刘立波徐峰程晓龙郑斌郭进祥
- 基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割被引量：14
- 2017年
- 棉田冠层覆盖度是监测棉田棉花长势的重要指标,针对棉田复杂环境中冠层图像难以准确分割的问题,该文提出了一种基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割方法。首先将棉田冠层图像像素分成叶片冠层和地表背景2类,在HSV颜色空间中分别提取两类像素的H通道值,在RGB颜色空间中分别提取绿色占比值(G/(G+R+B))作为颜色特征;再利用逻辑回归算法确定出各颜色特征的分割阈值,通过H通道分割阈值实现图像的初次分割;再对初次分割结果中的低亮像素使用逻辑回归算法计算出的超绿特征阈值进行低亮像素分割,同时采用绿色占比分割阈值对图像高亮像素及低亮像素分割结果整体实现二次分割,最后采用形态学滤波方法对分割结果进行优化。为评价该分割方法,利用从新疆棉花产区采集到的320幅棉田冠层图像进行试验。结果表明,该方法可在棉田复杂自然背景下,有效分割出棉田冠层区域,平均相对目标面积误差率仅为5.46%,总体平均匹配率达到93.07%;优于超绿特征OTSU分割方法(平均相对目标面积误差率11.78%,总体平均匹配率76.43%)、四分量分割方法(平均相对目标面积误差率24.11%,总体平均匹配率71.67%)、显著性分割方法(平均相对目标面积误差率36.92%,总体平均匹配率66.92%)。该方法的平均处理时间为4.63 s,相对于超绿特征OTSU法(3.84 s)和四分量分割法(2.56 s),耗时多一些,但与显著性分割法(6.25 s)对比,花费时间要少。研究结果可为棉田自然复杂环境下机器视觉技术监测棉花覆盖度提供一种有效途径。
- 刘立波程晓龙戴建国赖军臣
- 关键词：图像分割逻辑回归自适应阈值
- 基于生成对抗网络的跨模态检索方法
- 本发明公开了一种基于生成对抗网络的跨模态检索方法，涉及多媒体数据检索技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、利用特征提取方法对输入模态的数据和目标模态的数据进行特征提取；步骤2、建立和训练GAN模型，使得GAN模型可由输...
- 刘立波徐峰程晓龙郑斌郭进祥
- 文献传递
- 基于生成对抗网络的棉田冠层图像分割方法研究
- 棉花是中国核心战略物资，对我国经济安全具有非凡的意义。而为了在棉花不同生长阶段能够及时的根据长势动态采取有效措施降低棉花种植成本，需要对棉花的生长过程进行自动化监控。其中，使用计算机视觉技术实现棉田冠层图像语义分割是对棉...
- 程晓龙
- 关键词：图像分割
- 文献传递
- 《数字图像处理》课程教学改革研究与实践被引量：2
- 2017年
- 数字图像处理是计算机类专业研究生一门重要基础课程,同时也是一门多学科交叉的课程。当前授课内容陈旧,无法与时俱进,限制了学生的实际应用能力。因此,应对本课程教学进行改革,以适应当前学科发展需要,使研究生具备理论结合实际的研究能力,培养专业的研究性人才。针对数字图像处理课程,结合研究生教学实践,从教材建设、教学方法与手段的研究与改革、实践教学等方面研究,探索了数字图像处理课程建设和教学改革,阐述了提高课程教学质量的模式和方法。
- 程晓龙刘立波
- 关键词：数字图像处理教学改革
