2024年11月9日
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田小林
作品数:
337
被引量:103
H指数:6
供职机构:
西安电子科技大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
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电子电信
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合作作者
焦李成
西安电子科技大学电子工程学院智...
张小华
西安电子科技大学电子工程学院
王爽
西安电子科技大学
钟桦
西安电子科技大学电子工程学院
侯彪
西安电子科技大学
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2005
7篇
2004
1篇
2003
共
337
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Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法
一种Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法,包括:输入待去噪视频;获取高频子带系数;估算噪声标准差;获取待去噪视频Surfacelet域高频子带BKF分布形状参数和尺度参数;判断BKF分布形状参数的大小;获取...
田小林
焦李成
聂继勇
张小华
缑水平
马文萍
钟桦
朱虎明
文献传递
视觉特征方向流邻域加权PCM的SAR图像分割
被引量:3
2008年
应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适应邻域空间加权可能性c-均值聚类(PCM)算法,通过可操纵小波变换和视觉特征预测编码模型建立方向流场,用基于方向流场的Markov随机场(MRF)描述当前像素与其邻域像素间的相互关系,在像素的聚类隶属度估计中直接引入这种邻域信息,使聚类隶属度得到有效修正.实验表明这种方法在抑制噪声的同时可以保留图像的细节信息,对SAR图像有较好的分割结果.
田小林
焦李成
缑水平
基于霍夫森林的视频目标跟踪方法
本发明公开一种基于霍夫森林的视频目标跟踪方法,主要解决现有技术中当目标被部分遮挡或发生非刚性变化时容易跟踪失败的问题。其方法步骤为:(1)输入一段视频的第一帧,并人工标记出待跟踪的目标;(2)从输入的第一帧视频图像中,提...
田小林
焦李成
李敏敏
张小华
王桂婷
朱虎明
文献传递
基于用户相似度的稀疏数据协同过滤推荐方法
本发明公开一种基于用户相似度的稀疏数据协同过滤推荐方法,主要解决现有技术中面临稀疏数据时,计算用户之间相似度值不准确,进而影响推荐质量的问题。其实现步骤为:(1)构建稀疏用户对项目的评分矩阵;(2)计算任意两个项目之间的...
慕彩红
刘逸
王喜智
朱虎明
熊涛
刘若辰
田小林
冯伟
焦李成
文献传递
基于块相似性的交互式图像分割方法
本发明公开了一种基于块相似性的交互式图像分割方法,主要解决现有方法特征相似性分析不准确,性能推广受限制的问题。其实现步骤为:(1)提取图像背景与前景标记块的亮度信息,并利用图像的块相似性,对图像进行相似性分析;(2)根据...
钟桦
焦李成
王旖蒙
王桂婷
缑水平
王爽
田小林
文献传递
基于Freeman分解和同极化比的极化SAR图像分类方法
本发明公开了一种基于Freeman分解和同极化比的极化SAR图像分类方法,主要解决现有技术计算复杂度较高和分类效果差的问题,其实现步骤为:(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵;(2)对输入的矩阵进行Freeman分解,获...
王爽
焦李成
裴静静
李崇谦
缑水平
刘芳
侯彪
田小林
杨国辉
文献传递
基于自相似性和结构信息约束的图像超分辨重建方法
本发明公开一种基于自相似性和结构信息约束的图像超分辨重建方法。实现步骤为:(1)从图像库中取z幅图像,对每幅图像进行模拟降质,生成低分辨图像,构造字典训练样本集;(2)对字典训练样本集,用K-SVD方法学习一对高低分辨率...
张小华
代坤鹏
焦李成
侯彪
田小林
马文萍
马晶晶
郝阳阳
马兆峰
文献传递
基于Treelet曲波域去噪的遥感图像变化检测方法
本发明公开了一种基于Treelet曲波域去噪的遥感图像变化检测方法,其实现步骤为:(1)读入数据;(2)中值滤波;(3)构造对数差异图像;(4)构造绝对值差异图像;(5)快速离散曲波分解;(6)曲波变换系数分类;(7)F...
王桂婷
焦李成
万义萍
公茂果
钟桦
张小华
田小林
侯彪
王爽
基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法
本发明提出了一种基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法,用于解决现有技术存在的分类精度较低和分类效率较低的技术问题,实现步骤为:(1)对高光谱图像进行多波段熵率超像素分割;(2)获取训练集和测试集;(3)对多分类支...
慕彩红
刘逸
董志东
吴建设
李阳阳
刘若辰
田小林
文献传递
基于多模态与多尺度特征融合的面部表情识别方法及装置
本发明提供了基于多模态与多尺度特征融合的面部表情识别方法及装置,将待识别表情图片输入至训练好的面部表情识别网络中,提取出抽象特征、人脸关键点特征、人脸边缘特征和人脸纹理特征;将同一尺度的特征分别利用注意力机制进行特征提取...
田小林
范瑞杰
李敬超
焦李成
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