胡俊梅
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 供职机构：西安科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：矿业工程交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的简化脉冲耦合神经网络的煤矿井下图像去噪方法被引量：7
- 2014年
- 针对传统图像去噪方法易使图像模糊和丢失边缘信息等问题,根据煤矿井下视频图像光度不均、噪声较大的特点,提出采用基于改进的简化脉冲耦合神经网络对煤矿井下图像进行去噪处理。对简化的脉冲耦合神经网络模型中神经元连接强度β的选取方法进行改进,使β依赖于图像像素灰度值,从而更加有效地去除椒盐噪声;对动态门限的衰减时间常数αE的选取方法进行改进,使αE依赖阈值输出的放大系数vE,减少整个模型的参数,并通过实验选取vE值。实验结果表明,与传统的中值滤波、均值滤波方法相比,基于改进的简化脉冲耦合神经网络的去噪方法不仅有效去除了矿井图像的椒盐噪声,而且很好地保持了图像的边缘等细节特征。
- 冯卫兵胡俊梅曹根牛
- 关键词：视频监控图像去噪椒盐噪声脉冲耦合神经网络
- PCNN在图像处理中的应用研究
- 脉冲耦合神经网络/(PCNN: Pulse Coupled Neural Network/)是一种新型的神经网络。本文对一种简化的脉冲耦合神经网络进行改进，将其应用于图像处理当中，主要从图像去噪和图像分割两个方面,对煤矿...
- 胡俊梅
- 关键词：脉冲耦合神经网络图像分割中值滤波
- 文献传递
- 基于卷积神经网络的船舶遥感图像目标检测被引量：1
- 2022年
- 本文分析基于卷积神经网络的2种目标检测方法,即两步目标检测法、单步目标检测法,并对多尺度卷积神经网络检测、遥感图像少样本学习的目标检测以及船舶遥感图像的方向目标检测3种类型的遥感图像目标检测模型进行分析。仿真实验表明,本文提出的目标检测方法能够提高船舶遥感图像检测精确度和时效性。
- 胡俊梅李伟
- 关键词：卷积神经网络船舶遥感图像
