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孙红星

作品数:9 被引量:45H指数:3
供职机构:东北大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 7篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 7篇小波
  • 5篇图像
  • 4篇形态学
  • 4篇数学形态
  • 4篇数学形态学
  • 4篇小波变换
  • 4篇波变换
  • 3篇融合技术
  • 3篇图像边缘
  • 3篇图像边缘检测
  • 3篇图像边缘检测...
  • 3篇小波提升
  • 3篇边缘检测
  • 3篇SVM
  • 2篇基于小波变换
  • 1篇硬件
  • 1篇硬件实现
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声检测
  • 1篇神经网

机构

  • 9篇东北大学
  • 4篇中国人民公安...
  • 3篇辽宁科技大学
  • 1篇鞍山科技大学

作者

  • 9篇孙红星
  • 8篇徐心和
  • 7篇赵楠楠
  • 4篇王蓉

传媒

  • 4篇东北大学学报...
  • 3篇系统仿真学报
  • 1篇中国系统仿真...
  • 1篇中国系统仿真...

年份

  • 3篇2007
  • 6篇2006
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
基于SVM的模糊推理在图像降噪中的建模与仿真被引量:3
2006年
针对图像上的脉冲噪声,用基于支持向量机的模糊推理方法建立噪声检测模型。该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量,由支持向量确定模糊基函数,产生相应的模糊规则,建立起模糊推理模型。并依据此设计了一套噪声检测系统。该系统由基于支持向量机的模糊推理子系统和决策子系统组成。其中,推理子系统分别在纵向和横向上检测噪声信息;决策子系统综合纵向横向的信息,做出决策。仿真实验结果表明,所提出的方法可有效地检测并去除噪声,同时保留了图像的细节信息。
孙红星赵楠楠徐心和
关键词:噪声检测模糊基函数模糊推理模型
基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法
提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好...
孙红星王蓉赵楠楠徐心和
关键词:边缘检测融合技术小波提升数学形态学
文献传递
基于小波变换和SVM的文本区域定位被引量:8
2007年
提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.
孙红星赵楠楠徐心和
关键词:文本检测纹理分析小波变换形态学
一种“时-空”域自动视频分割算法被引量:2
2007年
为了进行基于对象的视频编码,视频图像往往需要被分割成单独的个体.提出了一种从时域到空域的自动视频分割算法.在时间域阶段,通过对相邻两帧变化部分的检测,找到运动目标的初步定位.在空间域阶段,采用预测分水岭算法对运动目标进行精确定位.两种方法互相补充,互相增强.另外为了解决分水岭的过分割问题,算法在小波变换后的图像上进行.实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,而且计算时间少,分割的结果具有更准确的语义信息和实用性.
孙红星赵楠楠徐心和
关键词:视频对象分割小波变换数学形态学
文本区域字符颜色极性判断方法被引量:1
2007年
文本区域的字符存在着不同的颜色极性.为了能够正确地把文本区域的灰度图像转换成OCR识别软件可以识别的二值图像,提出了一种判断文本区域字符颜色极性的方法.首先计算文本区域的灰度-梯度共生矩阵,并根据目标函数快速地找到分割的灰度和梯度最佳阈值;然后在此基础上提取特征向量,送入神经网络进行分类;最后根据颜色极性判断的结果,分割出字符.实验结果表明,提出的方法在复杂度不同的背景下,正确地识别出了不同类别的字符颜色极性.
孙红星赵楠楠王蓉徐心和
关键词:文本提取字符灰度-梯度共生矩阵神经网络
基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法
提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法.对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的与频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好...
孙红星王蓉赵楠楠徐心和
关键词:边缘检测融合技术小波提升数学形态学
文献传递
基于小波变换和SVM的图像压缩仿真研究被引量:16
2006年
为了在较高的压缩比上获得很好的压缩性能,提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)的图像压缩方法。压缩过程分三个步骤:首先对图像进行四级提升小波变换,这里采用提升格式是因为它比采用传统的Mallat算法的计算速度快;其次对变换后的小波系数用SPIHT的继承树进行重新排序;然后用回归支持向量机提取支持向量;最后对压缩后的数据进行算术编码。图像的解压缩过程是上面4个步骤的逆过程。实验结果表明,所提出的方法与常用的JPEG2000相比,当压缩比较高时有很好的性能。
赵楠楠孙红星徐心和
关键词:图像压缩小波变换SVM
改进的基于提升格式的DWT硬件实施方案被引量:2
2006年
提升结构与传统的Mallat算法相比,降低了计算的复杂度,也提高了计算速度.最近又提出了一种翻转结构,它在提升格式的基础上进一步提高了计算速度.结合翻转结构,以9/7小波为例,设计了一种具有递归结构的硬件实施方案,实现了2级一维离散小波变换.并研究了翻转结构的系数量化方法,在整个设计中,实现了无乘法运算.测试结果证明,提出的这种硬件结构通过采用递归结构,把第二级小波变换插入到第一级变换的缝隙中,其硬件占用少,计算速度快,耗电量低.
赵楠楠孙红星徐心和
关键词:硬件实现
基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法被引量:13
2006年
提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。
孙红星王蓉赵楠楠徐心和
关键词:边缘检测融合技术小波提升数学形态学
共1页<1>
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