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南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室: 作品数：74 被引量：287H指数：9; 相关作者：陈彬彬周飞飞更多>>; 相关机构：西华大学机械工程与自动化学院南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南昌大学机电工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺电子电信航空宇航科学技术更多>>

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一种双水平集模型分割左心室膜的方法被引量：1: 2020年; 针对目前左心室内外膜分割方法存在分割出的轮廓正则性差、分割心室膜模糊边缘不完全和分割效率低等问题,提出新双阱势函数和各向异性梯度矢量流(AGVF)改进水平集模型能量函数,用融合0水平集和k水平集的双水平集同时分割左心室内外膜的方法。首先,用改进Hough变化圆检测算法定位心室内外膜初始位置;然后利用双水平集模型同时分割内外膜。观察和对比分析实验结果,该方法能够分割出平滑的左心室内外膜轮廓;能够分割出符合临床定义的左心室内外膜轮廓,且分割MRI图像左心室内外膜轮廓重叠率平均提高到0.9569。; 李林李军华邵晓宇; 关键词：HOUGH变换

多流形的非监督线性差分投影算法被引量：1: 2016年; 针对非监督线性差分投影(unsupervised linear differential projection,ULDP)在特征提取过程中存在的不足,提出了基于多流形的非监督线性差分投影(multi-manifold unsupervised linear differential projection,MULDP)算法,并将其应用于人脸识别中。MULDP首先构造出多流形局部近邻图和多流形最大全局方差,然后通过多目标最优化问题求解出嵌入在高维空间的低维流形。这种映射不仅能表示全局结构,还能表示局部结构。该算法可以得到嵌入在高维空间的低维流形,更好地实现了局部与全局结构信息的有效保持。在ORL、Yale及AR人脸库上的实验结果验证了所提算法的优越性。; 杨章静万鸣华王巧丽张凡龙杨国为; 关键词：人脸识别特征提取

参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法被引量：3: 2022年; 在具有不同Pareto前沿形状的优化问题上,基于参考点的高维多目标进化算法表现出较差的通用性.为了解决这个问题,提出参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法(Many-objective evolutionary algorithm driven by evaluation indicator under adaptive reference point adjustment, MaOEA-IAR). MaOEA-IAR提出Pareto前沿形状监测基础上的参考点自适应策略,利用该策略选择一组候选解作为初始参考点;然后通过曲线参数对参考点位置进行调整;将最终得到的能够适应不同Pareto前沿的参考点用于计算增强的反世代距离指标,基于指标值设计适应度函数作为选择标准.实验证明提出的算法在处理各种Pareto前沿形状的优化问题时能获得较好的性能,算法通用性高.; 何江红李军华周日贵; 关键词：评价指标

多特征融合的瓷砖表面缺陷检测算法研究被引量：22: 2020年; 鉴于单一特征在瓷砖种类较多的情况下,存在对瓷砖表面缺陷内容表达不明显,导致复杂瓷砖识别率较低。针对这个问题,在词袋模型(BoF)框架的基础上,提出一种有效的多特征融合算法用于瓷砖缺陷检测。该算法采用改进后的SIFT和颜色矩融合特征作为瓷砖图像的区域特征描述;根据每种特征对瓷砖被分类的准确率大小,给提取到的两种区域特征分配各自的权重系数实现特征的加权融合;形成综合特征向量送入SVM分类器达到瓷砖缺陷分类的目的。通过不同类型的瓷砖样本进行实验表明,该算法识别率高,对复杂瓷砖能实现较好的分类。; 李军华权小霞汪宇玲; 关键词：瓷砖特征提取

基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法被引量：2: 2019年; 现有的径向布局可视化方法无法有效捕获高维数据的非线性结构。因此,文中提出基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法。利用近邻传播聚类算法和多目标聚类可视化评价指标对高维数据进行维度扩展,然后对扩展后的高维数据进行维度相关性重排,最后利用类圆映射机制降维至二维可视化空间,实现高维数据有效可视化聚类。实验表明,文中提出的维度扩展和重排策略能有效提高类圆映射可视化方法聚类效果,其中的维度扩展策略也能显著提高其它径向布局可视化方法聚类效果,泛化性能较好。此外,相比同类方法,文中方法在可视化聚类准确度、拓扑保持、Dunn指数及效果上优势明显。; 黄珊黎明陈昊陈昊张聪炫; 关键词：高维数据

非刚性稠密匹配大位移运动光流估计被引量：9: 2019年; 光流场是目标检测,无人机定位等众多计算机视觉任务的重要基础.本文针对非刚性大位移运动等困难运动类型图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于非刚性稠密匹配的TV-L1(Total Variational with L1 norm,TV-L1)大位移光流计算方法.首先,使用非刚性稠密块匹配计算图像序列初始最近邻域场,其次根据图像相邻块区域的相似性消除初始最近邻域场中的非一致性区域以得到准确的图像最近邻域场.然后,在图像金字塔分层计算框架下,将图像最近邻域场引入基于非局部约束的TV-L1光流估计模型,通过Quadratic Pseudo-Boolean Optimization (QPBO)融合算法在金字塔分层图像光流计算时对TV-L1模型光流估计进行大位移运动补偿.最后,采用标准测试图像序列对本文方法和当前代表性的变分方法LDOF(Large Displacement Optical Flow,LDOF)、Classic+NL、NNF(Nearest Neighbor Fields,NNF)以及深度学习方法FlowNet2.0进行对比分析.实验结果表明,本文方法能有效提高非刚性运动、大位移运动以及运动遮挡等困难运动类型光流估计的精度与鲁棒性.; 张聪炫陈震陈震黎明葛利跃黎明; 关键词：光流场计算机视觉

基于自适应投影算法的分数阶全变分去噪模型被引量：10: 2016年; 为了在图像去噪的同时较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,提出基于自适应投影算法的分数阶全变分模型.该模型使用Grünwald-Letnikov分数阶微分替代全变分正则项中的一阶导数,通过将图像投影在全变分球体上以解决分数阶全变分的优化问题.并根据图像的局部信息将图像分为纹理区域和非纹理区域,从而自适应计算投影方法中的软阈值.理论分析和实验均表明,文中方法在去除噪声的同时可以消除块效应,并且能有效保持图像的弱边缘和纹理细节.; 张桂梅孙晓旭刘建新; 关键词：图像去噪分数阶微分全变分

基于多分辨率Trace变换的纹理图像分类被引量：5: 2019年; 针对Trace变换提取的图像特征缺乏对纹理边缘信息描述和计算代价高的问题,利用小波变换对图像轮廓的表征优势,提出了多分辨率Trace变换并应用于纹理图像分类.首先,将小波变换引入到Trace变换中,对纹理图像进行非下采样小波变换,得到不同频率的低频特征子图及高频边缘子图;其次,在各级子图上进行一组泛函的Trace变换,获取纹理图像的融合特征,在获得图像边缘信息的同时避免了Trace变换不同泛函组合计算代价过高的问题;最后,把融合特征送入支持向量机对图像进行分类.实验结果表明,对图像采用多分辨率Trace变换提取的融合特征具有更好的纹理描述能力,相对于传统Trace变换及MCM等对比方法具有更高的鉴别性能,且在时间效率上相对于传统Trace变换有大幅提升.; 黎明黎明汪宇玲; 关键词：纹理分类多分辨率

飞行状态对太阳能飞机中组件性能的影响被引量：3: 2020年; 基于光伏组件产生功率模型,研究了太阳能飞机中飞行速度、高度、时间及区域等状态参数影响组件性能的规律。以单晶硅组件及Xihe太阳能飞机为研究对象,当飞机飞行速度增加时,组件产生的功率随之增加但趋于饱和。原因在于速度的增加能有效降低组件的表面温度,但提升是有限的。飞机所需的功率随飞行速度呈现指数增加,且组件产生的功率与飞机所需的功率有能量平衡点。组件产生的功率随飞行高度的增加而增加,但有饱和的趋势。原因在于,当飞行高度上升,大气温度随之下降,组件表面温度下降;同时海拔越高,大气密度和大气通透率越大,太阳辐射增加,从而组件产生的功率增加了;饱和的原因在于组件本身性能的限制。一天之中,组件产生的功率基本以太阳时12点为中心左右近似对称,中午最强;一年中组件性能在夏季最强,冬季最弱。原因在于组件性能主要由所受太阳辐射决定。随着纬度的增加,组件产生的功率减小。原因在于,纬度越高,太阳高度角越小,组件所能接受到的太阳辐射也就越小;纬度越低,组件总产生功率越高且平稳。纬度低的地区更适合太阳能飞机的飞行。该文为太阳能飞机的能量分配、长时间驻空提供一定的帮助。; 金鑫肖文波叶国敏夏情感吴华明吴华明涂继亮何银水; 关键词：太阳能飞机光伏组件飞行参数电池性能

多特征融合的金属断口图像分类被引量：3: 2018年; 为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.; 黎明邢冬冬汪宇玲鲁宇明; 关键词：多特征融合金属断口图像局部二值模式

南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室

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