马梅真
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于LMBP神经网络的声纳图像识别
- 2006年
- 利用具有二阶收敛效应的Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化BP的权值修正量,构造了快速收敛的LMBP学习算法,并将其应用在声纳图像识别系统中。通过与标准BP算法和几种常用改进型BP神经网络以及径向基函数网络比较,验证了用LMBP神经网络作为声纳图像识别系统中的分类器,能够提高图像的识别率,加快网络的收敛速度,通过对受不同程度高斯白噪声污染的声纳图象的识别,验证了其性能稳定,具有较好的抗噪声性能。
- 赵春晖马梅真尚政国
- 关键词：声纳图像LMBP算法神经网络
- 一种基于改进直方图的声呐图像识别方法被引量：1
- 2007年
- 针对传统直方图缺乏对图像空间信息描述的缺点,结合声呐图像的特点,提出了一种改进的直方图声呐图像识别方法。该方法将主要面积的圆度信息引入到直方图中,把图像的总体灰度信息与灰度空间分布信息有机地结合起来,从而降低了传统直方图对总体灰度信息的绝对依赖,提高了声呐图像的识别率。采用Manhattan距离作为相似性度量准则,与传统直方图声呐图像识别方法进行比较,验证了本文方法的有效性和可行性。
- 马梅真赵春晖
- 关键词：直方图圆度声呐图像
- 基于提升小波变换和分形维数的声纳图像识别被引量：4
- 2007年
- 分形理论在图像的纹理识别中得到了广泛应用,由于分形维数不能反映图像的空间信息,容易造成误识别。针对该问题并结合声纳图像的特点,通过提升结构构造了Haar小波,并将提升小波变换同分形理论相结合,利用小波分解的多分辨率特点和分形维数的多尺度特性,提高图像的识别率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化的BP神经网络对不同信噪比的声纳图像进行分类识别。实验结果表明,文中方法不论在识别率还是识别时间上均优于传统纹理识别方法。
- 赵春晖马梅真尚政国
- 关键词：提升小波分形维数声纳图像
- 基于提升小波变换和分形维数的声纳图像识别
- 分形理论在图像的纹理识别中得到了广泛应用,由于分形维数不能反映图像的空间信息,容易造成误识别。针对该问题并结合声纳图像的特点,通过提升结构构造了 Haar 小波,并将提升小波变换同分形理论相结合,利用小波分解的多分辨率特...
- 赵春晖马梅真尚政国
- 关键词：提升小波分形维数声纳图像
- 文献传递
