石大明
- 作品数：16 被引量：33H指数：4
- 供职机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学航空宇航科学技术历史地理更多>>
- 线性多步法拉格朗日形式的导出方法
- 1992年
- 本文利用Taylor展开、待定系数法、数值积分和数值微分法来讨论线性多步法一般形式公式的构造方法。
- 束洪春石大明
- 关键词：线性多步法待定系数法数值积分法
- 结合KL散度和RSF模型的主动轮廓图像分割方法被引量：5
- 2016年
- 针对主动轮廓模型在进行图像分割时计算复杂度较高的问题,提出一种基于区域的变分水平集主动轮廓模型图像分割方法.新模型将Kullback-Leibler(KL)散度信息加入到RSF(region-scalable fitting)模型中,在新模型的能量项中通过RSF能量项计算区域内某点和该区域"中心"之间的拟合距离来表示目标区域的相似性,同时通过最大化KL能量项使模型能更容易分离图像中的不同灰度区域,进而使图像分割的计算时间显著降低.该模型可以很好地处理图像的模糊边界和图像噪声等问题,并适用于合成图像和实际图像的分割.通过实验结果的对比可以看出,本模型在保证分割精度的前提下,加快了边缘的收敛速度,提高了图像分割的效率.
- 刘琳程丹松何仕文石大明吴锐王君
- 关键词：能量函数图像分割KL散度水平集
- 基于改进增广拉格朗日乘子法的鲁棒性主成分分析被引量：6
- 2015年
- 针对增广的拉格朗日乘子法在求解鲁棒性主成分分析,特别是当数据同时受到稀疏噪声和高斯噪声的干扰时,计算精度会降低,数据降维去噪任务不能很好完成的情况,提出改进的增广拉格朗日乘子法来解决上述问题.一是用基于最优乘子初始化的改进增广拉格朗日乘子法来提高算法的计算精度,二是针对鲁棒性主成分分析,提出一个带高斯噪声的凸优化模型.实验结果表明,本文提出的最优乘子初始化改进算法赋予增广的拉格朗日乘子法一个最优的拉格朗日乘子,从而提高算法的计算精度,而凸优化模型能够清晰地将高斯噪声和稀疏噪声从数据矩阵中分离出去,进而提高数据对高斯噪声的鲁棒性.
- 杨剑哲孙巧榆王君程丹松金野石大明
- 关键词：凸优化高斯噪声
- 拓展模板的视频跟踪技术被引量：1
- 2016年
- 在视觉目标跟踪(video tracking)过程中,当跟踪图像存在背景杂波、图像噪声(如图像遮挡、图像快速移动)时,算法往往不能取得很好的图像追踪效果.为解决该问题,在经典L1-tracker追踪算法的基础上,针对目标遮挡、目标消失等严重影响跟踪效果的情况进行研究,提出加入拓展模板(固定模板和近况模板)的策略来提高跟踪精度和抗遮挡能力.固定模板保持追踪目标最初的图像特征,防止错误的追踪结果在模板更新时引入错误的特征,进而导致识别目标偏移.近况模板记录目标的最新跟踪结果,避免由于点模板的大量使用而造成遮挡的误识别.通过对多个标准数据集的实验测试,证明加入新策略的L1-tracker算法,在不破坏原有L1-tracker优势的基础上,显著地提升了L1-tracker算法应对遮挡问题的能力.
- 张永强程丹松王君吴锐陈竟石大明
- 手写汉字识别的非线性动态部件模板被引量：4
- 2004年
- 对以前提出的非线性动态手写模板加以改进并用于手写汉字的部件识别.在训练阶段,核-主元分析用来捕捉非线性的手写变化.于是,只需改变少量的形状参数就可获得动态变形的模板.在识别阶段,遗传算法取代了原始的动态通道算法去寻找最优的形状参数.我们对覆盖2154个汉字类别的200个部件进行了实验,对不同人书写的430,800个测试样本的部件识别率达97.4%.与现有的代表性部件方法比较也显示本文的方法效果最好.
- 石大明刘家锋唐降龙舒文豪
- 关键词：手写汉字识别遗传算法
- 正弦图合击-分进方法的线段检测技术
- 2014年
- 为了提高图像处理中线段的检测精度和速度,提出一种称为"合击-分进(UND)"的精确且快速的线段检测方法.该方法包括频域的频谱合并和Radon空间的正弦图分解两个阶段.在合击阶段,原始图像经过二维并行多层傅里叶变换、直角坐标至极坐标映射、一维傅里叶逆变换等处理后得到它的正弦图;在分进阶段,检测Radon空间正弦图的各个峰值及其邻域内的蝶翼边缘,每一邻域对应图像空间中的一个窗口,并针对每个窗口正弦图的蝶型曲线进行边缘分析,从而得到线段的端点.实验结果表明:UND方法在分割精度上优于SHT、RHT和LSD等经典线段分割方法,检测速度上优于SHT和LSD方法.UND算法不但能提高准确度,还能降低计算成本,增强对噪音干扰的鲁棒性.
- 杨天博冯星张永强程丹松石大明
- 关键词：RADON变换傅里叶变换
- 改进TV-H^(-1)模型的图像修复方法被引量：4
- 2016年
- 为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H^(-1))获得缺损图像的结构部分和纹理部分;然后用Isophote-TV-H-1模型和改进的Criminisi算法分别对缺损图像的结构部分和纹理部分进行修复;最后将修复后的结构部分和纹理部分进行叠加得到最终的修复结果.实验结果表明,本模型与TV模型相比,能够较好地修复缺损区域中的纹理信息;与Criminisi算法相比,本模型通过对相似度度量方法的改进,有效地抑制了图像修复过程中的误差传播,并利用局部搜索(图像局部相似性)来替代传统的穷尽搜索,进而提高算法的效率.同传统的基于图像分解的图像复原算法以及TV模型相比,本模型能解决"灰度跳变"问题,获得更好的修复结果.
- 何仕文刘琳张永强杨剑哲石大明程丹松
- 关键词：全变分图像分解图像修复
- 多类有重叠问题的扩张矩阵算法被引量：2
- 1999年
- 示例学习是从某一概念的已给的正例集合和反例集合中归纳产生出描述所有正例并排除所有反例的该概念的一般规则，而扩张矩阵理论将寻找正例在反例背景下所满足的公式等价为在反例矩阵上找出一条生路．该文针对多类有重叠问题，改进了原有的扩张矩阵算法，引入了基于平均熵的最短公式近似解的启发式搜索，并利用势函数估计正、反例间重叠区域的概率密度函数，从而获得类间非线性判别界面．文章将此算法应用于手写汉字识别，通过分析比较。
- 石大明舒文豪徐睿峰
- 关键词：扩张矩阵专家系统
- 基于Bregman散度和RSF模型的水平集图像分割方法被引量：4
- 2018年
- 在自然图像中经常会出现亮度不均匀的现象,虽然基于局部信息的水平集方法在不均匀图像的分割方面取得了较好的效果,但是该类方法在主动轮廓的能量上存在局部最小值和计算复杂度高等问题.针对这些问题,本文提出了基于Bregman散度分布和区域可伸缩拟合能量模型(Region-Scalable Fitting,RSF)相结合的水平集图像分割方法.本方法利用包含特征点信息(Bregman散度)的全局信息项加快远离目标边界曲线的演化速度,提高算法对初始位置的鲁棒性;利用RSF模型的局部信息项提高对亮度不均匀图像的分割能力,吸引轮廓曲线向物体边界收敛,并停止在目标对象的边界处.通过对合成图像、医学图像和其它真实图像的对比实验,可以看出本文模型与现有模型(LCV、RSF和LGIF)相比,对亮度不均匀图像具有更强的处理能力和更高的处理效率,且对噪声具有更强的鲁棒性.
- 程丹松何仕文石大明刘晓芳
- 关键词：水平集图像分割
- 势函数在示例学习扩张矩阵中的应用被引量：2
- 1996年
- 在机器学习的各种方法中,示例式学习被认为是自动获取知识的关键.扩张矩阵理论将寻找正例在反例集背景下所满足的公式等价为在反例矩阵上找出一条生路.手写汉字识别是一个处理多类有重叠问题,本文阐述在利用扩张矩阵理论学习手写汉字识别规则时,如何利用势函数估计正反倒间重叠区域的概率密度函数从而获得类间非线性判别界面.
- 石大明舒文豪
- 关键词：势函数扩张矩阵
