纪守新
- 作品数：14 被引量：116H指数：6
- 供职机构：南京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金计算机软件新技术国家重点实验室开放基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 灰度熵和混沌粒子群的图像多阈值选取被引量：8
- 2010年
- 最大Shannon熵阈值选取方法仅仅依赖于图像灰度直方图的概率信息,而没有直接考虑类内灰度级的均匀性.为此提出了最大灰度熵的阈值选取方法.首先给出了灰度熵的定义及其单阈值选取方法,该灰度熵与现有的仅基于直方图分布的最大Shannon熵不同,直接反映了类内灰度级的均匀性;其次导出了量化图像直方图的灰度熵单阈值选取公式;最后将灰度熵单阈值选取推广到多阈值选取,提出了相应的快速递推算法,并进一步采用混沌小生境粒子群优化算法寻找最佳多阈值.实验结果表明,与最大Shannon熵单阈值选取和基于粒子群的最大Shannon熵多阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像边缘、纹理更为准确,视觉效果明显改善.
- 吴一全纪守新
- 关键词：图像分割阈值选取灰度熵多阈值
- 基于二维直分与斜分灰度熵的图像阈值选取被引量：7
- 2011年
- 二维最大Shannon熵阈值选取方法仅依赖于图像二维直方图的概率信息,而没有直接考虑类内灰度的均匀性,为此本文提出了二维灰度熵的阈值选取方法.首先给出了灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,该灰度熵与现有的仅基于直方图分布的最大Shannon熵不同,直接反映了类内灰度的均匀性;然后提出基于混沌粒子群优化的二维直分灰度熵阈值选取方法及其快速递推算法;最后导出了二维斜分灰度熵的阈值选取公式及其快速递推算法.实验表明,与基于粒子群优化的二维直分最大Shannon熵阈值选取方法、二维斜分最大Shannon熵阈值选取方法及二维斜分Otsu阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像更能反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.
- 吴一全纪守新吴诗婳张国华于素芬
- 关键词：快速递推算法混沌粒子群优化
- 基于双树复数小波和SVR的红外小目标检测被引量：14
- 2010年
- 在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了基于双树复数小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和支持向量回归(support vectorr egression,SVR)的检测方法。首先采用双树复数小波变换抑制大部分背景噪声;其次用SVR对去噪后的红外图像进行背景预测,并用去噪后的实际图像减去预测图像得到残差图像,大大提高了图像的信噪比;接着提出了基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法,对残差图像进行阈值分割;最后根据目标的连续性和运动轨迹的一致性检测出真实的小目标。实验结果表明:该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测。
- 吴一全尹丹艳纪守新
- 关键词：红外弱小目标检测双树复数小波变换
- 基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测被引量：8
- 2011年
- 针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。
- 吴一全纪守新尹丹艳
- 关键词：红外弱小目标检测非负矩阵分解
- 基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取被引量：2
- 2011年
- 为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.
- 吴一全周怀春纪守新张晓杰
- 关键词：图像阈值选取快速递推算法混沌粒子群优化
- 利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割被引量：2
- 2011年
- 首先,定义了灰度熵并导出了相应的二维灰度熵阈值选取公式;其次,利用高速收敛PSO算法寻找二维灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算;最后,将二维灰度熵的运算转换到两个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L)。实验结果表明,与基于粒子群的二维最大Shannon熵法相比,所提出的两种方法的分割效果具有明显优势,且运行时间大幅减少。
- 吴一全张晓杰吴诗婳纪守新
- 关键词：图像分割阈值选取递推算法
- 双树复小波和独立分量分析的红外小目标检测被引量：5
- 2010年
- 针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于双树复小波变换和独立分量分析(ICA)的检测方法。对图像作预处理:利用双树复小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;从原始图像减去通过快速独立分量分析(FastICA)分离出的背景图像,用双树复小波去噪;上述2方面得到的图像求和即为预处理图像。采用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵选取阈值来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速独立分量分析的目标检测方法、基于形态滤波的目标检测方法进行了比较。结果表明,本文方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。
- 吴一全纪守新尹丹艳
- 关键词：红外弱小目标检测双树复小波变换独立分量分析
- 基于双树复小波变换和混沌粒子群优化的红外小目标检测
- 2010年
- 针对存在背景干扰和噪声情况下的红外图像弱小目标检测问题,提出了基于双树复小波变换和混沌粒子群优化的检测方法。该方法一方面先基于双树复小波变换对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经双树复小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子。将上述两方面得到的图像求和即为预处理图像。然后基于混沌粒子群优化的类内绝对差及背景与目标面积差的阈值选取方法分割预处理图像。大量实验结果表明,与基于小波和形态学的红外目标检测方法相比,该方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。
- 吴一全纪守新占必超
- 关键词：红外弱小目标检测双树复小波变换TOP-HAT算子混沌粒子群优化
- 基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪被引量：5
- 2010年
- 提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.
- 吴一全纪守新
- 关键词：阈值去噪CONTOURLET变换混沌粒子群峰值信噪比
- 基于多分辨分析和独立分量分析的红外小目标检测
- 红外小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。如何快速、准确地实现复杂背景下红外小目标的检测具有重要的理论意义和实际应用价值。本文在介绍当前国内外小目标检测技术发展现状的基础上,研究了基于多分辨分析和独立分量分析的红外小目...
- 纪守新
- 关键词：红外图像序列小目标检测提升小波双树复小波CONTOURLET独立分量分析
- 文献传递
