国家自然科学基金(61362036)
- 作品数：7 被引量：20H指数：3
- 相关作者：王忠华王超刘建国邓鹤黄晓明更多>>
- 相关机构：南昌航空大学华中科技大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于分层的直觉模糊C均值聚类图像分割算法被引量：4
- 2017年
- 传统模糊C均值聚类算法及其相关改进算法应用于图像分割时,未充分利用像素点的邻域信息,导致图像的分割结果不理想、运行效率偏低等问题,为此,提出基于分层的直觉模糊C均值聚类图像分割算法。采用分层技术将图像划分为多个不同区域,计算其相应的聚类中心;构造融合相邻像素的相关性与直觉模糊集理论的目标函数,求解直觉模糊隶属度矩阵;根据像素的隶属度修正图像分层,直到符合聚类准则。实验结果表明,该算法取得了良好的图像分割效果,提升了图像分割效率。
- 池桂英王忠华
- 关键词：图像分割模糊C均值直觉模糊集缺陷图像
- 基于DAG-SVM算法的城市路灯照明系统的研究被引量：4
- 2017年
- 针对目前城市路灯照明采用手动、感应式和定时控制等路灯控制方式引起电能浪费及智能化程度低的问题,设计了一个新的城市路灯照明系统.该系统由路灯节点控制器、集中控制器、云服务器和后台管理系统共4层结构组成.依托该系统结构,提出有向无环图支持向量机(DAG-SVM)的6分类调光算法.实验结果表明:与手动、感应式和定时控制方式相比,采用DAG-SVM算法的路灯照明系统不仅调光更智能准确,而且节能效率分别提升57.5%、14.5%和5.0%,且系统节能达到63%.
- 王飞文王忠华
- 关键词：路灯照明后台管理系统
- 基于FLICM与几何特征组合的缺陷识别算法
- 2017年
- 针对边缘模糊、对比度低的缺陷图像,采用传统模糊聚类方法容易引起目标聚类错误,阻碍了缺陷特征参数的提取精度,从而引发了缺陷错误分类和降低了缺陷识别率。为此,本文提出了一种新颖的基于FLICM与几何特征组合的图像缺陷识别算法。首先采用FLICM模型分割缺陷图像,以获取图像缺陷区域;其次提取图像缺陷的多类几何特征;最后采用几何特征的参数变量组合识别缺陷目标。实验结果表明该模型提高了疏松、夹杂、裂纹、分层、窜层、气孔缺陷识别率。
- 王忠华黄发亮池桂英
- 关键词：模糊C均值
- 联合帧间差分和边缘检测的运动目标检测算法被引量：9
- 2017年
- 面对运动目标检测,采用传统的帧间差分法往往造成目标空洞与轮廓丢失的问题,提出一种联合帧间差分和边缘检测的运动目标检测算法。首先计算相邻三帧的两两差分图像,再采用自适应阈值生成二值化图像,经二值化图像与运算提取运动目标区域图像;其次采用改进型Canny算子依次对相邻三帧图像进行边缘检测,依据运动关联法则,获取运动目标边缘图像;最后联合运动目标区域图像和边缘图像,提取运动目标轮廓,再采用形态学方法提取运动目标。实验表明,本算法提高了运动目标的检测性能和保持了运动目标轮廓。
- 王忠华王超
- 关键词：帧间差分边缘检测
- 基于新的加权局部熵的小目标红外图像处理被引量：2
- 2017年
- 为了有效地处理低信噪比复杂背景下的小目标红外图像,提出一种基于新的加权局部图像熵的小目标红外图像处理方法.该方法利用小目标红外图像的内在特点,提出多尺度灰度差异算子和局部图像熵算子,然后通过点积运算获得加权局部图像熵,从而有效地抑制红外图像背景和噪声、增强目标,最终大幅度地提高图像的信噪比.仿真实验结果表明:所提方法能高效地处理复杂背景下小目标红外图像,具有一定的理论和应用价值.
- 王忠华刘建国邓鹤
- 关键词：图像熵红外图像
- 基于传感网络和PC_DSR GA的泄漏源定位系统被引量：1
- 2020年
- 为实现在实验室内快速定位气体泄漏源,提出了一种基于传感网络和PC_DSR GA的泄漏源定位系统。泄漏源定位是指根据气体扩散特点结合标记点坐标及该点气体浓度差异反算泄漏源,为此设计了基于CSMA/CD及自适应CRC校验退避的485总线通信协议,可更及时准确地获取标记点气体浓度,配备云台摄像头通过特征识别技术计算标记点坐标,提出一种基于高斯模型和PC_DSR GA的气体泄漏源反算算法。该算法以破坏自修复机制抑制GA的早熟,以保优策略保证种群最终收敛,实现更精确的定位泄漏源。实验结果表明,该系统传感网络可靠性强;所提算法与传统GA、混合遗传-NelderMead算法相比泄漏源定位精度更高,平均相对误差低于5%。
- 黄晓明王忠华
- 关键词：遗传算法
- 基于波段背景清晰度的小波变换高光谱遥感图像融合
- 2018年
- 高光谱遥感图像具有大量的光谱波段,有助于地物的精细分类与识别。然而,随着波段的增加,数据冗余度也相应增加,使得图像融合计算量增大,过程繁杂。因此,提出了基于波段背景清晰度的小波加权平均高光谱图像融合方法:以J-M距离和最佳指数值为指标提取优选波段组合,以减少波段数据冗余,提高信息互补,使之有利于高光谱图像融合。该算法包含如下3个步骤:首先,利用J-M距离和最佳指数选择原则,从HSI高光谱遥感图像的115个波段中提取所需优选波段及优选波段组合。其次,采取单波段遥感图像背景清晰度处理的EM算法对所选波段进行遥感图像增强预处理。最后,采用小波加权平均的像素级融合优选波段遥感图像增强数据,使得融合图像质量更优。实验结果表明:本文方法提高了融合图像的标准差、信息量和清晰度,使地物空间细节能力增强,地物特征更加明显。
- 程传阳王忠华
- 关键词：高光谱遥感EM算法加权平均图像融合
