中国博士后科学基金(2005037503) 作品数:5 被引量:25 H指数:3 相关作者: 杨杰 蔡念 王辉 黎明 刘小军 更多>> 相关机构: 上海交通大学 中国科学院 更多>> 发文基金: 中国博士后科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
一种彩色图像复原新方法:基于滑动窗口的支持向量回归算法 被引量:3 2006年 提出一种彩色图像复原新方法,将彩色图像按 RGB 三个通道进行分解,针对每个通道分别采用滑动窗口操作,直至遍历整幅图像,从而获得三个训练集。然后应用支持向量机进行回归分析,建立清晰图像与模糊图像之间的对应关系,从而得出彩色图像复原网络模型。最后根据该模型对待测模糊图像进行复原校正.实验结果显示新算法能很好地对模糊彩色图像进行复原,复原效果优于维纳滤波等经典滤波算法,且计算量远远小于迭代盲反卷积方法。 黎明 杨杰 王辉 蔡念关键词:图像复原 支持向量回归 支持向量机 RGB色彩空间 一种基于神经网络的图像复原方法 提出了一种基于BP神经网络的图像复原算法。在分析图像模糊机制的基础上,为了降低输入维数,该方法采用滑动窗口操作来提取特征,同时为了加快训练速度和改善网络复原效果,首先对图像进行边缘提取,对图像内边缘区域和平坦区域分别采用... 王辉 杨杰 黎明 蔡念关键词:图像复原 BP神经网络 特征提取 文献传递 一种改进的MBNN图像分割算法 提出了一种改进的基于模型的神经网络(MBNN,model-basedneuralnetwork)图像分割算法.采用马尔科夫随机场(MRF,Markovrandomfield)对图像建模,将该模型融入MBNN,应用改进的最... 蔡念 杨杰 胡匡祜 熊海涛关键词:图像分割 马尔科夫随机场 文献传递 一种改进的MBNN图像分割算法 2005年 提出了一种改进的基于模型的神经网络(MBNN,model-based neural network)图像分割算法.采用马尔科夫随机场(MRF,Markov randomfield)对图像建模,将该模型融入MBNN,应用改进的最大期望值(EM,expectationmaximization)算法估计网络中MRF参数,采用预指定类别数技术减少网络计算量,最终实现图像分割.实验结果表明,该算法能够有机地将先验知识和图像局部统计相关性结合起来,从而有效地完成图像分割. 蔡念 杨杰 胡匡祜 熊海涛关键词:图像分割 马尔科夫随机场 一种基于感兴趣区域的红外目标提取方法 针对复杂背景下的红外图像的小目标提取问题,提出了一种新的红外图像自动分割方法。为了更好地控制计算复杂性及目标提取的准确性,本方法建立在通过自适应Butterworth高通滤波器找到的感兴趣区域之上并充分地利用了该区域中背... 赵钦佩 姚莉秀 何虎翼 杨杰关键词:红外图像 感兴趣区域 文献传递 一种基于神经网络的图像复原方法 被引量:9 2006年 提出了一种基于 BP 神经网络的图像复原算法。在分析图像模糊机制的基础上,为了降低输入维数,该方法采用滑动窗口操作来提取特征,同时为了加快训练速度和改善网络复原效果,首先对图像进行边缘提取,对图像内边缘区域和平坦区域分别采用滑动窗口获得训练集.利用 BP 神经网络的学习能力,通过训练,建立含有退化信息(高斯模糊)的模糊图像和清晰图像之间的映射关系模型,利用该模型对模糊图像进行复原,得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了较好的效果. 王辉 杨杰 黎明 蔡念关键词:图像复原 BP神经网络 特征提取 一种彩色图像复原新方法:基于滑动窗口的支持向量回归算法 提出一种彩色图像复原新方法,将彩色图像按RGB三个通道进行分解,针对每个通道分别采用滑动窗口操作,直至遍历整幅图像,从而获得三个训练集。然后应用支持向量机进行回归分析,建立清晰图像与模糊图像之间的对应关系,从而得出彩色图... 黎明 杨杰 王辉 蔡念关键词:图像复原 支持向量回归 支持向量机 RGB色彩空间 文献传递 一种基于感兴趣区域的红外目标提取方法 被引量:3 2006年 针对复杂背景下的红外图像的小目标提取问题,提出了一种新的红外图像自动分割方法.为了更好地控制计算复杂性及目标提取的准确性,本方法建立在通过自适应 Butterworth 高通滤波器找到的感兴趣区域之上并充分地利用了该区域中背景信息比较简单、目标易被分割的特性.同时,考虑到像素灰度是红处图像区分目标与背景的重要因素,而像素间的相邻度则能较好的防止虚警的产生,结合像素的灰度和相邻度的综合关系提出了一种新的分割原则.实验证明,新算法取得了很好的效果。 赵钦佩 姚莉秀 何虎翼 杨杰关键词:红外图像 感兴趣区域 基于近似精度和条件信息熵的粗糙集不确定性度量方法 被引量:11 2006年 基于粗糙集理论的基本不确定性度量方法能够度量知识的不确定大小,却不能区分集合粒度划分大小,利用知识的信息熵,并结合粗糙集精度,定义了一种粗糙熵,用于度量粗糙集中的不确定性.证明了该粗糙熵随着划分粒度的变小而单调增加的性质.新的粗糙熵不仅能度量粗糙集的不确定区域大小而且可以度量划分的大小.算例证明了该方法的有效性. 王向阳 蔡念 杨杰 刘小军关键词:粗糙集理论 不确定性 信息熵 粗糙熵