周静波
- 作品数：23 被引量：132H指数：7
- 供职机构：南京工程学院计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目淮安市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 一种去噪声的轮廓提取算法被引量：4
- 2017年
- 轮廓是物体的一个重要特征,轮廓提取的好坏对后续的目标定位、特征提取、识别和分类有着重要的影响.文中在现有方法的基础上,提出了一种新的轮廓提取方法.首先,在经典Otsu算法基础上,结合图像的熵给出了一种图像分割阈值选取方法;然后通过划分单元块,统计非零像素个数,去除噪声块,合并单元块,再次去除噪声块获得目标区域;最后采用4-邻域方法提取目标区域的轮廓.实验结果显示,改进的算法能够有效分割出目标,设计的目标轮廓提取方法能够有效去除噪声的影响,获得封闭的、单像素宽度的外轮廓线,为后续的图像处理和目标识别奠定了良好的基础.
- 王文豪严云洋姜明新周静波高尚兵
- 关键词：边缘检测OTSU算法数学形态学噪声消除
- 距离保持投影非线性降维技术的可视化与分类被引量：5
- 2009年
- 本文对高维数据距离保持投影方法进行了改进和扩展,采用测地线距离代替欧氏距离,能够正确地展开数据所在的流形,同时又准确地保留了每个数据点到其最近邻点和部分近邻点之间的距离.为了减少邻域大小难以选取问题,采取了对邻域大小不甚敏感的P-ISOMAP算法.与原方法和ISOMAP等高维数据降维方法相比,本文方法能更好地对数据进行降维和可视化.并且,为了进行分类,本文扩展了新的分类技术.实验表明本文方法在可视化、降维和分类方面效果不错.
- 刘中华周静波陈燚金忠
- 关键词：ISOMAP最小生成树测地线距离
- 利用显著边界点的图像自动分割算法被引量：1
- 2013年
- 图像分割是图像分析的必须步骤,提出一种利用显著边界点和局部化区域型轮廓模型将显著性目标从自然图像中自动分割的新颖模型。首先通过颜色提升的Harris算子得到显著的边界点,其次提出核心显著图从显著边界点中得到目标种子点,然后目标显著边界点由这些种子点确定,最后目标显著边界点作为凸包的种子点产生初始轮廓。大型的自然图像库的实验结果令人满意。
- 高尚兵严云洋周静波
- 关键词：图像分割自然图像
- 基于背景和前景交互传播的图像显著性检测被引量：1
- 2017年
- 为了更精确地提取图像中的显著性区域,提出一种新的基于背景和前景交互传播的图像显著性检测计算模型。通过建立一个新的模型来寻找图像中的显著性元素,用一种交互式特征传播方法来扩散显著性特征。采用不同参数对图像进行分割,得到多个尺度下的超像素;在单一尺度下通过背景和前景交互传播获得超像素的显著值;对多个显著值进行加权平均融合,并采用平滑机制进行优化得到最终显著图。在公开图像数据库进行的试验结果表明,该模型提高了对图像显著目标大小的适应性,不仅较好地抑制了噪声,还使得显著目标更均匀地凸显出来,结果优于同类的算法。
- 翟继友周静波任永峰王志坚
- 关键词：显著性检测
- 集群系统任务调度算法
- 2016年
- 任务调度是集群系统的关键技术之一,针对总线结构DAG模型下的任务调度问题,提出一种基于混沌改进的遗传模拟退火算法,简称Chaos-GSA。该算法在原有遗传模拟退火算法的基础上引入混沌系统,改进种群初始化方法和交叉、变异算子,提高算法的收敛速度,并在降温时考虑染色体资源平均利用率,使具有较大资源利用率的个体更容易被选择。实验结果表明:该算法与传统GSA算法相比,有明显的优越性,可以减少时间跨度,提高资源的利用率。
- 王文豪周静波高尚兵蒋道霞
- 关键词：集群系统任务调度GA算法SA算法
- 融合多特征的视频火焰检测被引量：23
- 2015年
- 对于复杂的场景,人类视觉系统选择性注意机制能够不需要训练而快速地定位到图像中的显著目标上.文中结合火焰的先验信息,基于显著性的四元数离散余弦变换算法来检测视频中的火焰.首先根据火焰在RGB空间中3个颜色分量之间的特殊关系改进了2个火焰颜色特征公式,得到2幅火焰颜色的特征图;然后通过计算疑似火焰区域的LBP特征向量的距离得到火焰的纹理特征图;再根据火焰内部的动态纹理、火焰闪烁频率特征计算改进后的火焰高频过零次数,得到火焰的动态特征图;最后将这4幅火焰特征图构成一个四元数,利用四元数离散余弦变换得到最终的火焰显著图.在Bilkent大学的火焰视频库中进行实验的结果表明,该方法具有准确率高、鲁棒性强的特点,优于对比的其他视频火焰检测算法.
- 严云洋杜静高尚兵周静波刘以安
- 关键词：离散余弦变换四元数视频检测火焰检测
- 图像中椒盐噪声去除算法研究被引量：5
- 2015年
- 为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明:该方法不仅能去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去除噪声的效果比其他方法更优。
- 王文豪高尚兵周静波严云洋
- 关键词：椒盐噪声噪声消除噪声检测自适应中值滤波
- 基于信息弥散机制的图像显著性区域提取算法被引量：3
- 2015年
- 为了更好提取图像的显著性区域,提出基于信息弥散机制的图像显著性区域检测算法。在所提算法中,首先将图像分割成超像素,根据图像中显著性区域频率变化比较大的特性,生成图像显著性区域的高频节点;然后针对高频节点利用凸包运算寻找显著性区域的种子节点,最后使用二阶高斯-马尔科夫随机场信息弥散方法在图像中对种子节点进行显著性区域信息扩散,得到图像的显著性区域。试验结果表明,利用二次规划求解每个数据之间的线性关系进行信息扩散,能够达到避免阈值选择和信息精准分类的效果,其结果优于同类的图像显著性区域检测算法。
- 任永峰周静波
- 关键词：显著性检测
- 基于HSV空间改进的多尺度显著性检测被引量：12
- 2017年
- 图像显著性特征已被广泛地应用于图像分割、图像检索和图像压缩等领域,针对传统算法耗时较长,易受噪声影响等问题,提出了一种基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法。该方法选择HSV色彩空间的色调、饱和度和亮度作为视觉特征,先通过高斯金字塔分解获得三种尺度的图像序列,然后使用改进的SR算法从三种尺度的图像序列中提出每个特征图,最后将这些特征图进行点对点的平方融合和线性融合。与其它算法的对比实验表明,该方法具有较好的检测效果和鲁棒性,能够较快速地检测出图像的显著性区域,能够突显整个显著性目标。
- 王文豪周静波高尚兵严云洋
- 关键词：HSV颜色空间
- 一种新的基于超像素的谱聚类图像分割算法被引量：14
- 2013年
- 谱聚类是近十年来出现的一种极具竞争力的聚类算法,许多扩展和应用算法相继出现,比如图像分割.但是,对图像分割而言,由于基于谱聚类的方法计算量十分庞大,使其应用受到严重挑战;而降低图像分辨率的策略则会导致细节信息的丢失,使得图像的分割结果不够准确.提出一种新的基于超像素的谱聚类图像分割算法.首先,新算法将图像分割成小区域,这些小区域称为超像素,相邻的两个超像素之间的相似性用Bhattacharyya系数进行度量;然后,利用谱聚类将超像素聚类成有意义的区域.实验结果表明,相较于经典算法,新算法在Berkeley图像数据库上能产生较好的分割结果,并且没有增加计算复杂度.
- 高尚兵周静波严云洋
- 关键词：BHATTACHARYYA系数谱聚类图像分割
