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宁波市自然科学基金(2011A610192): 作品数：11 被引量：47H指数：3; 相关作者：金炜尹曹谦符冉迪何艳刘箴更多>>; 相关机构：宁波大学重庆理工大学更多>>; 发文基金：宁波市自然科学基金国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法被引量：29: 2014年; 针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值模式(GMBP)纹理算子,对模板图像进行局部差绝对值处理,得到幅值序列模板,将幅值序列模板内的中值作为模板的阈值,与模板邻域比较获得新的纹理图像;然后,与具有光照不变特性的局部二值模式(LBP)纹理算子结合,形成一种(GMLBP)新的纹理描述算子。最后,分别计算GMLBP纹理特征粒子权值和HSV颜色特征粒子权值,并依据权值大小确定融合系数,对纹理特征粒子权值和颜色特征粒子权值进行线性融合,再对融合后粒子权值进行归一化处理,从而得到目标位置状态的最终估计值。对比实验结果表明,相对于单一颜色特征的目标跟踪算法,所提算法捕捉目标位置准确且具有更低的平均跟踪误差,其平均误差降低了近2倍。; 闫河刘婕杨德红王朴金炜; 关键词：目标跟踪

改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别被引量：1: 2016年; 提出一种基于改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别方法;该方法通过形状指数将3D掌纹图像映射成灰度图像,以克服常用的均值或高斯曲率映射难于精确描述3D掌纹特征的缺点;基于此,将7/5滤波器引入Contourlet变换,并在变换域提取形状指数映射图各方向子带的均值与方差作为掌纹图像的特征信息,从而有效利用了Contourlet变换优越的方向特征表达能力,又可有效消除传统Contourlet变换各子图像存在的相关性;最后采用欧氏距离最近邻分类法,实现了测试图像的分类识别。实验结果表明,针对香港理工大学所提供的三维掌纹数据库,该方法总体识别率较PCA方法提高了2.9%,具有明显的优势。; 郑英符冉迪金炜周颖; 关键词：掌纹识别 CONTOURLET

采用残差估算的卫星云图压缩传感重建被引量：1: 2011年; 卫星云图数据量庞大,获取、传输、存储的代价很高.为了有效减小云图采样率及数据量,提出一种基于残差估算的压缩传感云图重建方法.该方法首先构造一种抗混叠方向多尺度变换,用于压缩传感的稀疏表示.借助随机投影技术将带平滑处理的投影Landweber算法引入分块压缩传感的重建过程,通过估计当前云图与前一相邻时次云图的残差获得理想的重构云图.实验结果表明,抗混叠方向多尺度变换适用于压缩传感的稀疏表示,所采用的残差估算重建方法可明显提高重建云图的视觉效果及客观评价指标.当测量率为0.5时,重建云图的峰值信噪比较直接重建法平均提高0.5dB以上.; 金炜符冉迪叶明岑雄鹰尹曹谦; 关键词：压缩传感

采用抗混叠移不变Contourlet变换的云图融合(英文)被引量：1: 2014年; 融合多通道的卫星云图可为监测和预报天气状况提供更加全面可靠的信息。本文提出一种采用抗混叠移不变Contourlet变换(Aliasing-suppression and Shift-invariance Contourlet Transform,AS&SICT)的卫星云图融合方法。首先,为了克服原始Contourlet变换的频谱混叠及移变问题,将抗混叠滤波器组与非下采样方向滤波器组相结合,构造出AS&SICT;然后,对两通道卫星云图(红外与可见光)采用AS&SICT分解成低频及若干高频方向子带,对低频子带系数采取加权区域能量融合规则,而对高频子带系数采取加权区域方差融合规则进行融合处理;最后,对融合后系数进行抗混叠移不变Contourlet逆变换,得到融合云图。实验结果表明,本文方法融合的云图,由于增添了可见光云图的纹理细节信息,不仅提高了原始红外云图的分辨率,而且较好地保留了红外云图的亮温信息。; 尹曹谦黄小霞王文龙金炜

采用均匀局部二元模式及稀疏表示的掌纹识别被引量：3: 2014年; 针对传统掌纹识别方法易受噪声干扰,且旋转鲁棒性差的问题,提出一种采用均匀局部二元模式(Uniform Local Binary Patterns,ULBP)及稀疏表示的掌纹识别方法。该方法利用善于表达图像纹理特征,且具有良好旋转不变性和抗干扰性的ULBP提取掌纹图像特征;同时考虑到直接对整幅图像进行ULBP处理会丢失局部纹理,采用先对各图像进行分块,再对各块分别进行ULBP处理的特征提取方案。在分类算法的设计上,本文利用掌纹图像库中训练样本的ULBP特征构造过完备字典,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现测试样本的稀疏分解,并提出一种基于统计残差平均的稀疏表示分类方法,实现了测试掌纹图像的分类识别。实验结果表明,本文方法不仅具有良好的旋转及噪声鲁棒性,而且总体识别率明显优于基于PCA及2DPCA的传统稀疏表示分类方法,对于包含5 000031 0人的掌纹数据库,识别率分别提高了8.8%和6.8%。; 王文龙金炜谢芸倪旭艳; 关键词：掌纹识别鲁棒性

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建被引量：1: 2014年; 针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。; 何艳金炜刘箴符冉迪田文哲; 关键词：压缩感知卫星云图

Tetrolet域卫星云图分块压缩感知(英文): 2014年; 针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文提出了一种基于Tetrolet变换的卫星云图分块压缩感知方法。该方法将Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,以刻画卫星云图细节丰富,纹理复杂的特性,而且将分块压缩感知与平滑投影Landweber迭代方法结合用于云图重构,以提高计算效率。同时,为了进一步提高重构云图的质量,本文对云图的稀疏表示提出了另一种改进方案,首先对原始云图进行拉普拉斯金字塔分解,将得到的低频分量和高频分量分别进行分块及采样,并对低频及高频分量分别进行离散小波变换(DWT)及Tetrolet变换以实现稀疏表示,此不仅可以发挥不同稀疏变换各自的优点,而且充分利用了Tetrolet变换在表示云图方向纹理和边缘等重要信息方面的优势。实验结果表明,在相同采样率下,本文方法的重构结果明显优于直接用Tetrolet,DWT,Contourlet和DCT变换对卫星云图进行稀疏表示的重构结果。; 何艳金炜刘箴符冉迪尹曹谦; 关键词：卫星云图

融合2D-PCA及稀疏表示的掌纹识别方法被引量：5: 2012年; 提出一种基于稀疏表示的掌纹识别方法,该方法借鉴二维主成分分析(PCA)良好的数据压缩属性和较快的特征提取速度,生成掌纹特征图像。二维PCA不仅克服了一维PCA数据维数过大不易计算的缺点,而且保留了原始图像的数据结构,提取的特征能更好的代表原始图像。为了便于稀疏表达,对提取的掌纹特征图像利用一维主成分分析进行二次特征提取,得到训练样本。虽然此处使用了一维PCA,但是由于这是二次特征提取,提取的特征还是保留了原始图像的数据结构,相比单纯的一维PCA,提高了识别率。利用训练样本构造出冗余字典,并采用稀疏表示理论将测试样本表示为字典原子的线性组合,然后根据表示系数的稀疏性与稀疏集中度实现分类识别。由于该方法利用了表达系数的稀疏性,因此减小了算法的时间和空间复杂度。实验表明,针对香港理工大学的MSpalmprints Database,本文方法的识别率较传统方法有明显提高。; 王雷金炜刘箴何艳李纲; 关键词：二维主成分分析掌纹识别

基于粒子群优化的多小波图像降噪被引量：1: 2011年; 提出一种基于粒子群优化的多小波图像降噪方法。该方法首先根据图像降噪的特点,采用粒子群算法优化CL多小波的前置滤波器,实现了图像多小波变换的自适应预滤波;接着对一幅含噪声图像进行多小波分解,根据多小波分解后的能量分布特性,对小波系数进行阈值处理;后经多小波反变换,得到重构图像。实验表明,本文方法的客观性能(PSNR)和主观效果均优于传统小波去噪方法,同中值滤波和维纳滤波相比也有绝对优势。; 励金祥林剑辉尹曹谦金炜; 关键词：多小波粒子群优化图像降噪

采用零树结构分类小波系数的红外图像降噪被引量：6: 2012年; 红外图像易受噪声污染,为了改善红外图像的质量,提出了一种基于零树结构分类小波系数的红外图像降噪算法。该算法利用小波零树结构表达尺度间的相关性,通过空间自适应阈值将小波系数进行分类,并根据不同类系数的统计特性采用不同的先验分布模型,在贝叶斯框架下实现降噪。实验结果表明,本文算法在峰值信噪比(PSNR)指标上优于传统算法;从视觉效果来看,该算法在有效去除图像噪声的同时能较好地保持空间细节,可以满足当前红外图像降噪的需求。; 金炜周亚训符冉迪尹曹谦; 关键词：红外图像小波系数降噪

宁波市自然科学基金(2011A610192)

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