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邓杰航: 作品数：82 被引量：95H指数：6; 供职机构：广东工业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生文化科学更多>>

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基于离散分数变换和混沌函数的图像加密方法及装置: 本发明提供一种基于离散分数变换和混沌函数的图像加密方法，包括：将接收到的待加密图像的图像数据矩阵的数据类型转换为浮点数类型的图像数据矩阵，应用预设的混沌函数对浮点数类型的图像数据矩阵进行处理，将经过处理后的图像数据矩阵进...; 顾国生卢辉鸿吴培新邓杰航; 文献传递

协同超像素和视觉显著性的图像质量评价: 2021年; 为实现全参考图像质量客观评估与人类主观评估更高的一致性,本文提出了协同超像素和视觉显著性双重策略的图像质量评价方法。该方法通过融合4个图像特征相似度得到局部图像质量得分。这4个相似度分别是超像素局部亮度相似度、超像素局部色度相似度、视觉显著性相似度和Scharr梯度相似度。为了解决过去的评价方法中不同的特征相似度仅凭经验确定参数的问题,提出相似度量参数修正模型对各相似度的参数进行自适应调整。最终的质量得分由视觉显著性构造的加权函数与局部质量得分池化获得。大量的比较实验表明,本文方法的综合性能表现优异,与主观评估具有更高的相关性。; 邓杰航袁仲鸣林好润顾国生; 关键词：视觉显著性

一种基于深度学习网络的山火预测方法: 本发明提供了一种基于深度学习网络的山火预测方法，属于深度学习技术领域。本发明的山火预测网络模型同时引入了卷积神经网络CNN和卷积长短期记忆网络CONVLSTM对山火进行预测，不仅考虑了山火在时间上的时序规律，也能够提取山...; 邓杰航刘星星徐国涛顾国生冯子垚陈树东杨析睿

一种低剂量CT图片质量改善方法、系统及设备: 本发明公开了一种低剂量CT图片质量改善方法、系统及设备，包括：选择包含有低剂量图片和高剂量图片的CT文件并转化为H5PY矩阵数据；使用多方向的梯度算子对H5PY矩阵进行卷积运算，将多方向卷积计算结果与H5PY矩阵进行合并...; 邓杰航吕伟考钟韬顾国生郭新冲许国楠

面向低剂量CT图像质量客观评价的MRF分析被引量：4: 2015年; 为给低剂量CT(computed tomography)图像提供准确的客观评价指标,对常用的图像客观评价指标进行验证和比较分析。选用LIVE(laboratory for image and video engineering)综合图库对各个图像指标的性能进行验证分析,对不同剂量的体模CT图像进行客观评价。实验结果表明,基于马尔科夫随机场的互信息比其它指标更明显、准确地反映综合图库与低剂量CT图像的质量变化,能够为低剂量CT图像质量评价提供有力参考。; 林小平王超邓杰航; 关键词：图像质量评价低剂量CT 结构相似度互信息

一种SmartFusion FPGA的快速语音合成系统设计被引量：3: 2014年; 针对传统语音合成系统实时性差、硬件资源占用率高、大容量语音数据处理效率低等问题,采用高速并行运算能力的SmartFusion FPGA(Field Programmable Gate Array)为硬件开发平台,设计了一种FPGA的语音快速合成系统.首先通过移植FatFs文件系统到FPGA芯片集成的Cortex-M3硬核中,采用软硬件协同工作方式,利用Cortex-M3硬核与FatFs文件系统实现语音文件的查找和软件解析,应用FPGA硬件完成对文本文件内容读取及控制语音的播放,形成软硬件协同工作模式.实验结果表明,该语音合成系统具有语音文件处理效率高、文语转换时间短、语音播放清晰流畅,实现方便,稳定可靠.; 林小平鲁青郭伟邓杰航王超; 关键词：SMARTFUSION 现场可编程门阵列语音合成 CORTEX-M3 硬核

彩色多窗CT图像的自动生成方法: 本发明提供了一说明书摘要种彩色多窗CT图像的自动生成方法。该方法首先是对CT图像进行区域分割，使不同的脏器或组织分别属于不同的局部区域。分割方法是利用CT成像时不同脏器或组织的不同CT值的分布范围，以及脏器的拓扑结构信息...; 朱虹邓杰航; 文献传递

CT图像处理及可视化技术的研究: 本文结合人体解剖学、CT成像原理、医学影像学、医学DICOM标准、数字图像处理技术、计算机图形学和三维可视化技术等多个学科的知识进行大量的研究、实验工作，提出了医学胸部图像感兴趣器官的自动分割方法、病灶的半自动分割方法、...; 邓杰航; 关键词：医学影像图像识别计算机扫描三维可视化

一种瓶胚尺寸测量方法: 本发明公开一种瓶胚尺寸测量方法，包括以下步骤，S1：读取瓶胚图像并对瓶胚图像进行图像预处理；S2：以预处理过后的图像的中线为基准把图像划分为左右两个区域；S3：分别求出左边区域图像和右边区域图像的若干波峰值，根据波峰值最...; 邓杰航郭文权黄欣茵陈汉杰顾国生; 文献传递

融合多尺度多头自注意力和在线难例挖掘的小样本硅藻检测被引量：3: 2022年; 硅藻训练样本量较少时,检测精度偏低,为此在小样本目标检测模型TFA(Two-stage Fine-tuning Approach)的基础上提出一种融合多尺度多头自注意力(MMS)和在线难例挖掘(OHEM)的小样本硅藻检测模型(MMSOFDD)。首先,结合ResNet-101与多头自注意力机制构造一个基于Transformer的特征提取网络BoTNet-101,以充分利用硅藻图像的局部和全局信息;然后,改进多头自注意力为MMS,消除了原始多头自注意力的处理目标尺度单一的局限性;最后,引入OHEM到模型预测器中,并对硅藻进行识别与定位。把所提模型与其他小样本目标检测模型在自建硅藻数据集上进行消融及对比实验。实验结果表明:与TFA相比,MMSOFDD的平均精度均值(mAP)为69.60%,TFA为63.71%,MMSOFDD提高了5.89个百分点;与小样本目标检测模型Meta R-CNN和FSIW相比,Meta R-CNN和FSIW的mAP分别为61.60%和60.90%,所提模型的mAP分别提高了8.00个百分点和8.70个百分点。而且,MMSOFDD在硅藻训练样本量少的条件下能够有效地提高检测模型对硅藻的检测精度。; 邓杰航郭文权陈汉杰顾国生刘景建杜宇坤刘超康晓东赵建; 关键词：小样本卷积神经网络 TRANSFORMER