国家自然科学基金(61272237)
- 作品数：21 被引量：96H指数：5
- 相关作者：雷帮军夏平董方敏吴涛刘小妹更多>>
- 相关机构：三峡大学国家农业信息化工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信交通运输工程更多>>
- 基于模型结构优化的降低3D打印材料消耗方法被引量：5
- 2016年
- 3D打印技术是基于增材制造法原理的一种高新技术,是快速成型技术的延续与发展,其应用领域正在不断扩大和普及。目前,对3D打印方面的研究热点集中在3D打印机的原理和结构、3D打印自由成形工艺、3D打印材料、3D打印成本等方面。如何减少材料消耗来降低3D打印成本是其中重要的研究内容之一,而通过优化模型结构来减少材料的消耗是目前常用的方法。从采用对模型结构进行优化的方法来降低3D打印成本的角度,阐述了模型结构优化的基本原理,介绍了几类典型的基于模型结构优化技术降低3D打印材料消耗的算法,分析了各种算法的特点及适用领域,并指出了未来可能的研究内容和方向。
- 王洁瑜董方敏
- 关键词：3D打印
- 声呐图像背景区域灰度统计特性分析与拟合被引量：4
- 2017年
- 利用声呐进行水下目标定位识别是当前水下目标识别与跟踪的重要手段之一,由于声呐图像受噪声影响严重、分辨率低,对声呐图像的背景建模有助于其目标分割与识别。首先,分析声呐图像背景区域灰度的统计特性,结合其特点采用高斯分布、Gamma分布、威布尔分布、瑞利分布模型对6类不同背景区域声呐图像统计特性进行拟合,构建声呐图像背景区域模型。最后,采用?2准则和Kolmogorov距离误差评价准则评估拟合效果。拟合结果表明,高斯分布、Gamma分布和威布尔分布均能较好地逼近声呐图像背景区灰度统计特性。为满足实时性的应用需求,选用高斯分布构建声呐图像背景灰度统计模型是可行、合理的方案,从而为声呐图像预处理和目标分割提供了背景模型建模的理论依据。
- 夏平伍呈呈刘小妹雷帮军
- 关键词：声呐图像威布尔分布高斯分布
- 一种改进的色调不变的彩色图像增强算法被引量：11
- 2015年
- 色调是色彩的重要属性,反应了色彩的的基本颜色。在彩色图像的增强中,保持图像的色调不变显得尤为重要。为此提出了一种保持色调不变的彩色图像增强方法。HSV色彩空间中,通过同比例缩放每个像素的三个色彩分量和处理gamut(色域)问题,可以保证色彩的色调不变。其中缩放因子可以通过灰度增强算法计算所得。通过与其它色调不变的彩色图像增强算法比较,针对质量不同的彩色图像,上述算法都能取得比较满意的效果,表明本算法具有一定的适应性。
- 徐义春陈炼于海洋周敦广
- 关键词：彩色图像增强直方图
- 运用多视图几何原理重建鱼类游泳三维轨迹被引量：2
- 2017年
- 鱼类行为学数据是水质污染监测的主要依据,也是鱼类自身健康状况的反应,提取鱼类行为学数据对水质监测研究至关重要。为了获取鱼类行为学数据,实验提出了一种运用多视图几何原理研究鱼类轨迹跟踪重建的方法,实验中用3个摄像头分别从正面、侧面、俯视面3个方向监控水箱中鱼的游动,通过前景跟踪法在3个摄像头中分别得到一条二维轨迹,再利用多视图几何融合,计算出鱼类在水箱中游动的三维轨迹,从而可以重建鱼类的游动轨迹。实验重建了单条鱼在水箱中游动的三维轨迹,计算出了鱼类的位置信息和实时速度。研究表明,重建轨迹与鱼的真实轨迹虽然存在0.88~2.88 s的延迟,但结果吻合度较高。
- 田超黄志勇黄志勇熊彪石小涛占静
- 关键词：鱼类视频跟踪
- 基于统计聚类与无向图模型的医学图像分割被引量：1
- 2022年
- 超声医学图像灰度集中、对比度较差,针对传统分割方法效果不理想的问题,提出统计聚类与马尔科夫随机场(MRF)无向图模型的医学图像分割算法。医学图像的统计结构反映了图像空间区域的聚类特征,选定其灰度统计特性的局部峰值对应的灰度值作为K均值算法的初始聚类中心能较好地定位各区域,应用基于统计信息的聚类算法对医学图像进行初始分割;在此基础上构建各区域的无向图模型,建模二阶邻域系统描述像素标记间联系,医学图像的整体特征场采用高斯混合模型表征,并采用高斯模型建模标记相同的灰度特征场;最后,求解其局部能量最小的标记场,实现医学图像分割。实验结果表明,相比于传统的K均值算法、迭代算法以及Otsu算法,文中算法分割的医学图像的边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。
- 夏平王塽任强任强
- 关键词：医学图像分割
- 基于Contourlet域HMT模型的声纳图像去噪被引量：4
- 2016年
- 声纳图像预处理是声纳图像目标识别与跟踪的前提;声纳图像对比度低,特性信息弱,为此,提出Contourlet域HMT模型(CT-HMT)的声纳图像去噪算法。Contourlet域中,不同方向间子带系数的相关性体现于DFB分解中,相邻尺度间父节点对应的4个子节点分布在2个可分离的方向子带上,父、子节点状态"持续性"采用Markov模型建模,尺度内Contourlet系数的"聚集性"采用混合高斯模型建模;最后,用贝叶斯准则估计无噪图像的Contourlet系数,实现声纳图像去噪。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,提取声纳图像的弱特征信息,较好地保全了图像的边缘和轮廓信息。
- 夏平刘小妹吴涛雷帮军
- 关键词：方向滤波
- 基于小波域多分辨率MRF的声呐图像目标分割被引量：2
- 2016年
- 声呐图像受噪声影响严重,分辨率低,传统算法对其目标分割效果较差,为此,提出了小波域多分辨率MRF模型的声呐图像分割算法。小波域多分辨率分析有利于提取声呐图像弱特征信息;每一分辨率中的观测特征采用高斯混合模型建模,尺度内同标记的观测特征用高斯模型建模,用各向同性的双点多级逻辑(Multi-Level Logistic,MLL)模型建模每一尺度的标记场;最后,用迭代条件模式(Iterated Conditional Mode,ICM)实现多分辨率马尔可夫随机场(Multi-Resolution Markov Random Field,MRA-MRF)中能量函数的最优解,获取标记场,完成声呐图像分割。从视觉效果和定量分析两方面验证。对比实验的结果表明,该文算法能有效地提取声呐图像的弱目标信息,较好地将目标区域和背景区域分割出来,具有较高的分割精度和鲁棒性。
- 吴涛夏平刘小妹雷帮军
- 基于粒子滤波的on-line boosting目标跟踪算法被引量：1
- 2013年
- 基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法(HBT)把目标跟踪看作是目标与背景的二分类问题,通过在候选区域搜索最大分类置信度的方法得到目标新的位置。但在获取最大置信度时选用的是区域穷举搜索法,当目标过大或者运动速度过快时,很难确保系统的实时性,且易造成跟踪丢失。本文将粒子滤波算法引入HBT目标跟踪框架中,通过建立目标运动模型,并把HBT目标分类置信度与粒子滤波的观测模型结合起来,提出了基于粒子滤波的on-line boosting目标跟踪算法(PFHBT)。与HBT算法相比,本文算法不仅加快了计算速度,而且很好地解决了目标速度过快造成跟踪丢失的问题,保证了系统的实时性和鲁棒性。
- 马先兵孙水发覃音诗郭青夏平
- 关键词：BOOSTING粒子滤波
- 基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究被引量：2
- 2018年
- 上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.
- 伍呈呈夏平雷帮军胡蓉
- 关键词：上证50ETF期权
- 归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法被引量：13
- 2019年
- 当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法.该方法先采用多尺度梯度乘变换规范化输入图像,获得具有单峰长拖尾灰度分布的规范图像;然后对不同阈值对应的二值图像进行轮廓提取,获得不同的轮廓图像;最后计算规范图像和不同轮廓图像之间的归一化互信息量,并以最大值对应的阈值作为最终阈值.在具有不同灰度分布模式的9幅合成图像和59幅真实世界图像上,将提出的方法和1种人工阈值方法及4种自动阈值方法进行了比较.实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不优于4个自动方法,但在分割的适应性和精确度方面优势明显:对前述不同灰度分布情形,其所选阈值与最优阈值之差都在9个灰度级内.
- 邹耀斌雷帮军臧兆祥王俊英胡泽海董方敏
- 关键词：阈值分割
