国家教育部博士点基金(20134408110001)
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 相关作者：王卫卫翟栋李涛张维强冯继强更多>>
- 相关机构：深圳大学西安电子科技大学东莞理工学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金深圳市基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 图像分割的加权稀疏子空间聚类方法被引量：15
- 2014年
- 在稀疏子空间聚类算法的基础上,提出一种基于加权稀疏子空间聚类的图像分割方法。利用加权的稀疏约束使得特征数据能够更好地被同一子空间内相似性高的特征数据线性表示,系数矩阵在类间更为稀疏。实验表明,给出的加权稀疏子空间聚类方法对于干净数据和带噪声的数据都能得到较高的数据聚类准确率,对自然图像能够得到比较符合人眼视觉特性的分割结果。
- 李涛王卫卫翟栋贾西西
- 关键词：图像分割子空间聚类
- 一种改进的粒子群优化算法被引量：2
- 2015年
- 针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度不高的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,该算法在粒子陷入局部最优时,对聚集在种群全局最优位置附近的粒子进行变异。通过测试6个复杂函数的结果以及计算机配色模型求解实验,表明改进的粒子群优化算法优化效果远远优于2种典型的粒子群算法,新算法收敛精度高,收敛速度快,且有效预防了早熟现象。
- 徐生兵夏文杰冯继强
- 关键词：粒子群优化惯性权重全局搜索早熟
- 基于非凸l_p范数和G-范数的图像去模糊模型被引量：1
- 2016年
- 图像去模糊一直是图像修复中的重要问题,针对经典的去模糊方法,提出一种耦合非凸lp(0≤p<1)范数和G范数的图像去模糊方法。该方法利用lp(0≤p<1)范数作为正则项约束,保证了图像的稀疏性要求;利用G范数作为保真项,保证在去模糊的同时有效抑制噪声并保持图像的细小特征,同时也给出新方法基于交替最小化的有效算法。实验结果表明新模型是可行的。
- 张凯李敏
- 关键词：图像去模糊
- 基于小波变换的含噪图像边缘检测算法被引量：5
- 2015年
- 针对含噪图像边缘检测时出现的噪声去除不完全和边缘定位不精确的问题,本文提出一种改进的图像边缘检测算法,该算法首先根据范数性质改进对图像进行小波变换求模极大值边缘检测时的梯度模算法,然后对得到的边缘图像利用本文所提出的阈值算法处理,最后连接图像,得到最终的图像边缘。计算机仿真结果表明,对于含噪图像,改进的算法能得到较为理想的图像边缘信息,实现了去噪和目标边缘精确定位的双向平衡,与传统的检测算法相比,检测效果有一定的提高。
- 郝红转张维强
- 关键词：小波变换边缘检测含噪图像阈值方法
