李朝峰
- 作品数：15 被引量：107H指数：6
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程电子电信理学更多>>
- 基于数学形态学和知识处理的目标识别方法
- 本文提出了一种基于形态学Top-hat算子和目标形态特征以及空间关系的目标识别方法。该方法先对SPOT图象进行开Top-Hat和闭Top-Hat运算,然后根据目标固有的形态特征,对目标进行形态滤波,最后利用目标的空间关系...
- 李朝峰许磊
- 关键词：目标识别知识处理数学形态学
- 文献传递
- 基于复数小波变换和H-Curve准则对图像的去噪被引量：11
- 2005年
- 复数小波变换在某些方面比实数小波变换具有更多的优点,如:平移不变性、更好的方向 性和精确的相空间信息等,可提高图像的去噪能力。采用二树复数小波变换,在基于H Curve准则 确定阈值的基础上进行图像去噪。此准则不需要提前知道噪声标准偏差,在实际应用中适用于不同 类型的噪声,并且和目前多数方法去噪后的图像过于平滑相比,它还能产生较好的视觉效果。典型去 噪试验表明,该方法在去噪能力、取得的视觉效果和确定阈值的广泛性方面都优于目前多数方法.
- 杨蒙召李朝峰许磊
- 关键词：去噪
- 基于小波变换和Hopfield神经网络的手写体数字识别被引量：2
- 2009年
- 手写数字识别是模式识别的一个分支,手写数字识别的方法很容易推广到其他一些相关问题,因此在模式识别领域中占有重要地位。虽然数字只有十种且笔划简单,但由于不同人书写习惯不同,上下文联系较小,要获得较高的识别率并不容易。本文提出了一种基于小波和Hopfield神经网络的手写体数字识别方法。该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用Hopfield网络进行识别。对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有较好效果。
- 杨盈李朝峰
- 关键词：HOPFIELD神经网络字符识别
- 支持向量机和BP网络改进模型的性能对比研究被引量：6
- 2006年
- 通过引入支持向量机(SVM)方法,提出了基于SVM的遥感图像多类分类模型,分析了SVM多类分类器的构造及其参数选取问题,并结合实例,讨论了SVM分类器性能随其本身参数变化情况,最后与几种代表性的BP网络改进模型进行了系统的对比分析。实验表明,SVM方法的分类时间要远大于改进的BP模型,而分类精度优于BP网络改进模型中效果最好的几种优化算法3个百分点左右,是一种有效的图像分类方法。
- 裴学华李朝峰
- 关键词：支持向量机BP网络性能对比遥感图像分类
- 基于输入扩展改进的BP网络及其在遥感图像分类中的应用被引量：4
- 2007年
- 提出了一种基于输入模式扩展的神经网络改进方法,并和Levenberg-Marquardt优化的BP网络(LMBPN)进行了对比。通过二阶内积或切比雪夫多项式等非线性函数,把输入向量映射到更高维的模式空间,可以增强样本的可分性。Iris数据和遥感图像分类实验表明,输入模式扩展的神经网络改进方法可以进一步加快收敛速度,改进模式分类效果。
- 张俊本李朝峰尹汪宏
- 关键词：LEVENBERG-MARQUARDT算法BP网络遥感图像分类
- 基于模糊连接度的卫星图像道路提取新方法被引量：10
- 2006年
- 论文提出一种将相对模糊连接度和道路特征相结合进行卫星图像主干道路半自动提取的新方法。首先将原始图像划分为多个目标,对每一类目标分别人工选取种子点,然后计算出图像中各像素点与每一类种子点之间的模糊连接度,将其归属于模糊连接度值最大的一类,从而分离出道路目标。接着结合道路局部特征运用模糊连接度连接断裂路段,最后根据道路走向进一步完善整个道路轮廓。SPOT图像道路提取实验表明,新方法可以取得很好的效果。
- 魏敏李朝峰
- 关键词：道路提取卫星图像
- 一种SOM和GRNN结合的模式全自动分类新方法被引量：4
- 2007年
- 非监督学习算法的分类精度通常很难令人满意,而监督的学习算法需要人工选取训练样本,这有时很难得到,并且其分类精度直接依赖于所选取的学习样本。针对这些缺陷,提出一种非监督自组织神经网络(SOMNN)和监督的广义回归网络(GRNN)结合的全自动模式分类新方法。新方法首先通过SOMNN将原始数据进行自动聚类,再用所得的聚类中心以及中心邻近数据点训练GRNN,然后根据GRNN的分类结果重新计算聚类中心,再根据新的聚类中心和中心邻近点训练GRNN,如此反复,直至得到稳定的中心为止。Iris数据,Wine数据的实验结果都验证了新方法的可行性。
- 张俊本李朝峰居红云聂百胜
- 关键词：自组织神经网络粒子群优化算法
- 基于SPIHT树结构和SVM回归算法的图像压缩研究被引量：1
- 2008年
- 提出一种结合SPIHT系数树的支持向量回归图像压缩方法。首先通过离散小波变换,然后融合SPIHT树结构,分解出小波系数,以一个系数树上的系数构成一个向量,采取SVM回归实现对DWT系数相关性的学习,使用较少的支持向量表示原始系数,从而实现图像压缩。原始图像经过小波变换,分解成不同尺度的多个子频带,最低子频带系数集中了大部分能量,对图像重构起决定作用,直接采用DPCM编码,所有高频子带数据进行SVM回归压缩,最后所有数据采用算术编码。实验表明,本算法可有效提高图像的压缩效率,与JPEG2000算法相比较,在压缩率较高时,信噪比明显高于JPEG2000。
- 尹汪宏李朝峰张俊本王正友
- 关键词：图像压缩DWT变换熵编码
- 一种SPOT图像公路信息全自动提取新方法被引量：2
- 2006年
- 提出了一种基于模糊连接度的SPOT图像公路信息全自动提取算法。该方法首先运用Sobel算子对SPOT图像进行边缘检测,然后使用阈值优化道路边缘点从中选取出道路种子点,接着通过计算图像中各点与种子点间模糊相似程度来提取道路信息,最后进行进一步完善处理。实验表明,该方法性能良好,在整个提取过程中不需要人工输入种子点,可以快速地实现道路特征的全自动提取。
- 谭左平李朝峰魏敏
- 关键词：SPOT图像道路提取自适应模糊连接度
- SVM结合模糊方法在遥感图像分类中的应用被引量：15
- 2005年
- 提出一种支持向量机(SVM)结合模糊方法的遥感图像分类算法。首先介绍了SVM基本算法及其在遥感图像分类中应用情况,然后针对SVM多类判别存在混分和漏分的缺陷,对混分和漏分样本采用模糊方法判决分类。实验证明该方法的分类精度优于单一的SVM方法、模糊方法或神经网络方法。
- 许磊李朝峰杨蒙召
- 关键词：支持向量机遥感图像分类
