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张振兴

作品数：6 被引量：17H指数：3
供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信交通运输工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇天文地球
  • 1篇电子电信
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 3篇声纳图像
  • 3篇图像
  • 2篇声纳
  • 2篇声纳图像识别
  • 2篇图像识别
  • 2篇纹理
  • 2篇矩阵
  • 2篇灰度
  • 1篇多光谱
  • 1篇多水下机器人
  • 1篇压缩传感
  • 1篇识别方法
  • 1篇水下机器
  • 1篇水下机器人
  • 1篇谱分析
  • 1篇字典
  • 1篇纹理特征
  • 1篇纹理信息
  • 1篇矩阵分解
  • 1篇灰度-梯度共...

机构

  • 6篇哈尔滨工程大...

作者

  • 6篇张振兴
  • 4篇郝燕玲
  • 3篇王梁
  • 1篇李宁
  • 1篇常帅
  • 1篇刘阳
  • 1篇赵玉新
  • 1篇李东正

传媒

  • 2篇系统工程与电...
  • 1篇测绘学报
  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇中国航海

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 2篇2011
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法被引量：4
2012年
提出一种基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法。该方法针对声纳图像的光滑、边缘和纹理3种结构形态,分别利用离散平稳小波变换、contourlet小波变换和Gabor小波变换建立过完备字典,并对多重稀疏表示的声纳图像进行超分辨率重建。实验结果表明,该方法得到的超分辨率图像能够有效保持原始高分辨率图像的几何特征和纹理特征,可以得到更高的峰值信噪比,并且对噪声具有鲁棒性。
王梁郝燕玲张振兴
关键词：超分辨率声纳图像
基于NMF闭塞字典的压缩传感声纳图像识别被引量：2
2011年
提出了基于非负矩阵分解(NMF)闭塞字典的压缩传感声纳图像识别的方法.该方法采用NMF局部特征提取,解决了全局特征提取对声纳图像的强度和目标姿态的变化等方面不敏感的问题;同时利用K-SVD算法构造出可压缩的NMF闭塞字典,解决了原始的闭塞字典中含有大量原子从而导致计算量大的问题.实验结果表明:在不闭塞的情况下,采用NMF局部特征提取对声纳图像具有较高的识别率,在低噪声的情况下,不仅减少了稀疏编码的计算量,提高了声纳图像识别的实时性,而且能够有效对声纳图像进行识别.
王梁郝燕玲张振兴
关键词：声纳图像识别压缩传感非负矩阵分解
地磁异常场的多重分形谱分析及构图法被引量：5
2014年
为深入研究地磁异常场的分布特性,并将其应用于地磁基准图的构建当中,选取NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)发布的地磁异常场数据进行了多重分形谱分析,证明了地磁异常场具有明显的多重分形特征。并将多重分形理论与克里金插值方法相结合,提出逐步插值校正法(SSICM),该方法在用克里金法估计未知位置点属性值的同时,利用地磁异常场在小尺度范围内的标度不变性对其进行奇异性校正,在实测数据基础上以网格形式逐级加密,从而构建了基准图。试验结果证明与传统方法相比,该方法能够充分刻画地磁异常场的小尺度奇异特征,更加精确地重构真实地磁异常场。
赵玉新常帅张振兴
关键词：多重分形谱标度不变性
基于主从结构的多水下机器人协同路径规划被引量：2
2015年
关于多水下机器人协同路径规划问题,是多水下机器人协同控制的重要研究内容之一,是一种典型的含多个约束条件的组合优化问题。针对多机器人协同路径规划因约束条件多导致算法复杂度高、耗时、求解困难等问题,提出了一种主从结构的并行多水下机器人协同路径规划算法。进化过程的每一代,子层结构应用粒子群并行算法,生成各架机器人当前的最优路径,同时,主层结构应用微分进化算法实时给出当前考虑机器人与障碍物、机器人与机器人之间避碰情况下,总系统运行时间最短的路径组合方案。上述结构将多约束分解到不同层面,有效地降低了单层结构因过多的约束条件计算时间过长以及不易实现等困难。仿真结果表明,上述算法不仅能在静态环境下生成可行的、优化的组合路径,而且在当障碍物随时间随机移动的动态环境下,也表现出可行的、良好的效果,为求解多水下机器人协同路径规划问题提供了一个高效的解决方案。
李东正郝燕玲张振兴
关键词：多水下机器人避碰
基于Worldview-Ⅱ多光谱遥感数据纹理特征提取方法被引量：4
2013年
提出了一种基于Worldview-Ⅱ多光谱遥感数据的纹理特征提取方法。该方法针对Worldview-Ⅱ的8个波段,通过主成分分析(principle component analysis,PCA)变换进行多光谱遥感数据压缩,针对压缩后的数据特点建立主成分灰度差频空间(gray level difference frequency space,GLDFS),并利用GLDFS对多光谱遥感数据进行纹理特征提取。实验结果表明,与传统的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)单波段纹理分析方法相比,该方法能够保持多光谱数据之间的协同关系,具有更高的分类精度和执行效率。
张振兴李宁刘阳
关键词：纹理多光谱
一种基于稀疏表示声纳图像识别方法
2011年
提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法。该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别。实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性。
郝燕玲王梁张振兴
关键词：声纳图像识别灰度-梯度共生矩阵纹理信息
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