刘利雄
- 作品数：42 被引量：78H指数：5
- 供职机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信一般工业技术文化科学更多>>
- 一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法
- 本发明涉及一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：①将图像分别变换到Curvelet域和相位一致域中；②从Curvelet域和相位一致域中提取一系列自然场景统计特征，包括Curvel...
- 刘利雄董宏平黄华
- 文献传递
- 一种基于水平集的多目标图像分割方法
- 本发明涉及一种基于水平集的多目标图像分割方法，应用于图像分析技术领域。该方法包括以下步骤：①在要分割的图像上画一个或多个闭合曲线作为初始轮廓；②使用提出的基于区域的主动轮廓模型，对初始轮廓进行迭代演化，得到目标的轮廓曲线...
- 刘利雄陈孟娟
- 文献传递
- 一种基于图像区域系综分类的室外场景理解方法被引量：6
- 2004年
- 多层感知机分类器是一种有效的数据分类方法 ,但其分类性能受训练样本空间的限制。通过多层感知机分类器系综提高室外场景理解中图像区域的分类性能 ,提出了一种自动识别室外场景图像中多种景物所属概念类别的方法。该方法首先提取图像分割区域的低层视觉特征 ,然后基于系综分类方法建立区域视觉特征和语义类别的对应关系 ,通过合并相同标注区域 ,确定图像中景物的高层语义。对包含 5种景物的 1 5 0幅图像进行测试 ,识别率达到了 87%。与基于多层感知机方法的实验结果相比 ,本文提出的方法取得了更好的性能 ,这表明该方法适合于图像区域分类。此外 。
- 张敏刘利雄贾云得
- 关键词：多层感知机场景图视觉特征系综外场
- 一种改进的最佳时频原子搜索策略被引量：15
- 2004年
- 在极低编码速率条件下 ,Neff和Zahor提出的基于匹配跟踪信号分解的视频编码器不仅具有比H .2 6 3编码器更高的编码性能 ,而且能够避免产生人眼敏感的方块效应 ,但由于该算法需要在一个冗余字典里搜索最佳匹配误差结构的原子函数 ,其实现所需要的运算量比传统的编码器要高很多 ,因而影响了该编码器的效率。为了提高编码效率 ,在对能量优先原子搜索策略进行分析的基础上 ,提出了一种改进的全搜索策略和加权能量优先搜索策略 ,从而改进了最佳时频原子搜索策略。
- 刘利雄贾云得廖斌张敏
- 关键词：视频编码编码器
- 基于视觉保真的匹配跟踪位分配
- 2007年
- 提出一种改进的匹配跟踪视频编码的位分配策略,它能够根据人类视觉的某些高级特性在编码过程中动态确定视觉关注优先的区域,然后以此作为依据调整原有的原子搜索策略,使得原子函数分布集中在感兴趣区域附近,因此这些区域的图像质量能够得到相对提升,从而改善整个匹配跟踪视频编码器的图像恢复质量.最后的实验结果表明,改进后的位分配策略能够有效地提高恢复图像帧的主观视觉质量,具有较强的应用价值.
- 廖斌刘利雄
- 关键词：视频编码位分配
- 基于空间原子特征匹配的多聚焦图像融合被引量：2
- 2008年
- 针对多聚焦图像融合,提出一种新颖的基于空间原子特征匹配的融合算法,该算法利用匹配跟踪信号分解算法,有选择性地提取出各个输入源图像的高频成分,使得融合生成的目标图像具有最丰富的细节特征,且不会出现波纹及方块效应.实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,主观视觉效果与客观评价指标均优于传统的小波图像融合算法或空间频率法.
- 廖斌刘利雄
- 关键词：图像融合小波变换
- 一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法
- 本发明涉及一种图像质量评价方法，特别涉及一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法，属于图像分析领域。本方法首先利用失真的立体图像的左视图和右视图，计算视差和信息熵，然后分别合成单眼图像和点积图。其次，在四种输入图像(...
- 刘利雄刘宝黄华
- 文献传递
- 一种基于卷积神经网络的水平集目标追踪方法
- 本发明涉及一种基于卷积神经网络的水平集目标追踪方法，属于目标追踪和视频处理技术领域。本该方法包括以下步骤：一、利用视频输入的第一帧和第一帧标准目标轮廓初始化Adaboost检测模块；二、调用检测模块获取物体在后续视频帧中...
- 刘利雄宁小东
- 文献传递
- 一种心脏核磁共振图像分割方法
- 本发明涉及一种心脏核磁共振图像分割方法，包括以下步骤：1、对图像进行高斯滤波预处理；2、计算边缘保持法向梯度矢量流的外力场；3、定义心脏左心室内膜初始化轮廓位置；4、在曲线演化过程中添加圆形能量约束，分割出内膜；5、将内...
- 刘利雄赵恒博
- 基于水平集的局部自适应图像分割方法被引量：3
- 2017年
- 针对传统水平集图像分割模型无法准确分割灰度不均匀及多目标图像的问题,提出了1种改进的基于水平集的局部自适应图像分割模型。该模型在CV模型(Chan和Vese提出的模型)和LAW(local adaptive weighting)模型水平集演化方程的基础上,重新定义了1个局部自适应权重函数来表示像素点所在邻域的偏差信息,并约束该偏差信息与图像的局部灰度不均匀信息之间的差异为最小,以得到精确分割结果。将模型应用于多相位水平集中,实现了对多目标图像的分割。实验结果表明,该模型对灰度不均匀图像及多目标图像分割更准确,且对初始轮廓的位置更鲁棒。
- 王君伟刘利雄
- 关键词：图像分割水平集灰度不均匀多目标
