谢从华
- 作品数：75 被引量：147H指数：6
- 供职机构：常熟理工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省软件与集成电路专项基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学医药卫生更多>>
- 一种计算机中视频去雾方法
- 本发明公开了一种计算机中视频去雾方法，其步骤包括：步骤1，基于相邻帧差分的边缘幅度核密度估计信息熵提取视频关键帧；步骤2,基于关键帧边缘信息幅度信息熵提取代表性像素点；步骤3，基于互相关匹配算法和广义对齐算法逐像素配准视...
- 谢从华刘佳佳张冰林春姚家俊
- 文献传递
- 改进的特征选择算法在形状分析中的应用被引量：2
- 2012年
- 文章介绍了粗糙集的发展现状和相关概念,指出特征选择是运用粗糙集理论进行数据挖掘中最重要的一个环节;利用已求得的正区域和限制正域使处理数据的范围不断缩小从而减少求约简的时间,最后通过对形状进行知识约简,验证了用这个方法进行形状分析是可行的。
- 李菊刘晓平谢从华
- 关键词：启发式算法
- 《Web系统与技术》课程研究性教学改革探究被引量：2
- 2016年
- 针对《Web系统与技术》课程具有知识点多、技术新颖、应用性强等特点,探索了该课程的研究性教学改革思路。按照Web内容、格式、交互性等建立多个模块之间的关系,针对各模块建立问题驱动的学习内容;依据自主性和互补性原则建立学习小组,根据知识点与知识点之间、课程模块之间、课程与课程之间的多维联系,探索深度学习。用人单位反馈和对在校学生的访谈结果表明,研究性课程教学改革取得了良好效果。
- 谢从华高蕴梅常晋义
- 关键词：研究性教学课程模块
- 学习投入的智能视频研究综述
- 2022年
- 人工智能驱动视频数据自动分析学习投入度对精准教育和学生学业成长具有重要意义.基于文献内容分析法,综述了学习投入的学习情景、数据模态、特征提取和度量方法.从视频图像单模态数据,融合视频图像、语音和文本多模态数据,融合视频、心理和生理等多模态数据等视角,综述学习投入研究的发展历程、特点和问题.发现学习投入度量研究趋势:数据来源从单模态向多模态演变;特征提取从人工定义向深度模型转变;度量方法从机器学习向知识和数据驱动的深度学习演变;结果从粗粒度向细粒度发展.
- 罗德凤方雨洁邓洁瑞汪洋谢从华
- 关键词：多模态融合特征提取
- 基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接研究被引量：2
- 2019年
- 针对当前视频拼接速度较慢的问题,提出了一种基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接方法.首先,利用差分法提取视频关键帧并用Haar小波分解向下抽样降低图像分辨率;其次,几何校正关键帧小波分解的低通滤波图像;再次,基于低通滤波图像的SURF特征实现图像配准;最后,基于渐入渐出的融合算法实现图像融合.实验结果表明,本文方法在保证拼接质量的前提下可以大大提高视频拼接速度.
- 马超陈子豪宋洁云谢从华
- 关键词：SURF视频拼接小波分解几何校正
- 一种基于显著稀疏表示和邻域信息的多聚焦图像融合方法
- 本发明公开了一种基于显著稀疏表示和邻域信息的多聚焦图像融合方法，具体步骤包括：步骤1，基于均匀网格划分图像块和向量化构建图像字典；步骤2，基于公共稀疏特征、显著稀疏特征和误差表示建立图像显著稀疏模型；步骤3，基于动态惩罚...
- 谢从华张冰高蕴梅刘在德
- 文献传递
- 基于先验知识和滤波器的图像去雾霾算法设计与实现
- 2015年
- 针对雾霾天气,由于大气中微小粒子产生的散射作用导致采集的图片质量严重下降的问题,设计并实现了一种基于先验知识和滤波器的图像去雾方法。根据大气光照模型和暗通道先验知识模型,建立雾霾图像的恢复模型。为了克服理想模型要求没有任何雾霾的苛刻条件,添加了薄雾控制因子,并采用导向滤波气平滑透射率。实验结果表明,该算法具有良好的有效性。
- 朱鸣涛谢从华周欣
- 关键词：光照模型滤波器
- 一种医学图像对象形状模板标记点的自动生成方法
- 本发明公开了一种医学图像对象形状模板标记点的自动生成方法，包括以下步骤：(一)计算医学图像的灰度直方图h<Sub>1</Sub>的高斯核回归平滑函数s<Sub>1</Sub>和带有空间信息的灰度直方图h<Sub>2</S...
- 谢从华高蕴梅周思林刘永俊常晋义
- 文献传递
- 一种基于深度学习和密度峰值聚类的图像检索方法
- 本发明公开了一种基于深度学习和密度峰值聚类的图像检索方法，包括：基GoogeLeNet预训练模型提取图像的深度学习特征，构建基于局部核密度函数和最小局部核函数峰值距离参数阈值的密度峰值聚类方法，获得图像集的初始聚类类别数...
- 谢从华张冰高蕴梅马超
- 文献传递
- 基于多分辨率的非参数正交多项式医学图像融合方法被引量：1
- 2012年
- 基于估计理论的图像融合方法都是假设图像偏移或噪声服从高斯混合分布,容易造成模型不匹配和丢失局部细节等问题.文中提出一种基于小波的多分辨率的非参数正交多项式医学图像融合方法.首先,对图像进行多分辨率分解.对低频部分,根据图像信息模型和非参数正交多项式混合模型,采用非参数期望最大法估计模型参数,获得低频融合结果.对高频部分,采用系数绝对值选大法进行融合.然后,将高频和低频部分结果进行反变换,得到最终融合图像.实验结果表明,该方法融合质量优于其它方法,融合时间大为缩短.
- 刘哲宋余庆陈健美晏燕华谢从华
- 关键词：正交多项式多分辨率图像融合
