国防基础科研计划(B1420110155)
- 作品数：7 被引量：62H指数：5
- 相关作者：李翠华陈婧施华林舒杨江弋更多>>
- 相关机构：厦门大学郑州航空工业管理学院更多>>
- 发文基金：国防基础科研计划国家重点基础研究发展计划福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 构造最优Delaunay三角剖分的拓扑优化方法被引量：9
- 2011年
- 最优Delaunay三角剖分(ODT)是生成区域网格剖分的一种优化方法.从数值优化的角度来看,现有的ODT优化方法属于局部方法,对于任意给定初值容易陷入较差的局部极小值点,从而不能产生高质量网格.为此提出一种简单的拓扑优化方法,使得ODT方法能有效地从局部极小值点中跳出,进一步提高网格的质量.该方法只涉及到局部的边翻转操作,实现简单;而且具有显式的目标函数,能在理论上保证算法的收敛性.实验结果表明,文中算法运行速度快,不论是在拓扑连接关系还是在三角形的形状上都显著地提高了ODT方法生成的网格质量.
- 陈中贵曹娟杨晨晖
- 关键词：网格生成拓扑优化
- 基于β-二项分布的曲线曲面造型方法
- 在曲线曲面表示问题中,调配函数的作用很重要。Bezier曲线的调配函数源自服从二项分布的随机变量的分布律,由此受到启发,构造出基于β-二项分布的调配函数,讨论了它的一系列性质,如非负性,单位分解性,对称性等,并将其用于曲...
- 储理才曾晓明
- 关键词：调配函数曲线曲面造型
- 文献传递
- 引入格式塔理论的超分辨率图像重建技术被引量：5
- 2011年
- 超分辨率图像重建是一个不适定问题,学术上富有挑战性,在影像处理、高分辨率对地观测等领域具有广泛的用途,其目标评价特性与格式塔理论关于视像认知的相以性、共性线、同趋性等高度吻合.本文引入格式塔理论,在国际图像与视频压缩标准JPEG2000、MPEG-4推荐的提升小波分解与重建框架下,开展重建级大于分解级的超分辨率图像重建模型与算法研究,有如下三方面的贡献:1)对高频信息进行高精度估计,重建获得超分辨率图像,最高频系数置零的小波变换去噪为超分辨率图像重建提供了一个逆向成功的范例;2)遵循格式塔理论,对边缘轮廓、纹理及高频细节信息进行重建;3)建立了带格式塔约束的超分辨率图像重建优化模型框架,体现了人类视觉评价指标.
- 李翠华施华戴平阳陈婧杜晓凤曲延云谢怡
- 关键词：格式塔理论超分辨率图像重建
- 基于小波多阈值和子带增强的图像去噪被引量：5
- 2012年
- 为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.
- 刘毅文李玲玲李翠华金泰松
- 关键词：小波变换
- 一种柔化锯齿的超分辨率图像重建方法被引量：2
- 2012年
- 基于锯齿会导致图像边缘长度增加的认识,通过减小边缘长度来抑制甚至消除图像锯齿,从而达到边缘锯齿被柔化的效果.受图像分割算法几何切的启发,首先提出一种新的图像边缘长度先验模型,该先验模型扩展了几何切的概念,使用全邻域系统,得到一种更具有实际意义的边缘长度的定义.然后把这个先验项连同图像似然项作为超分辨率图像重建的目标函数,并且通过最速下降法来极小化这个目标函数,从而达到减小边缘长度的目的.从实验结果可以看出该边缘长度先验模型具有一定的收敛性,并且边缘锯齿得到显著地柔化,图像变得更加地清晰,产生了良好的视觉效果.
- 李雄宗李翠华张丹莹张东晓陈婧施华
- 关键词：超分辨率
- 基于完全学分制的选课系统的性能优化被引量：6
- 2011年
- 完全学分制是我国高等院校近年来教学改革的一种潮流.完全学分制的核心是全面选课制.对于综合性大学而言,随着招生规模的不断扩大,专业、班级、学生的数量急剧增加,有关学生选课的各种信息量也成倍增长,实行全面选课制难度很大.针对全面选课制的特点,深入分析了选课系统的复杂性,针对选课系统的性能问题提出了多层次的优化方案.从选课的需求着手,对选课策略进行了调整,对系统设计进行了优化,降低了选课时数据处理的集中度.从技术层面,采用存储过程、数据缓存、数据库连接池技术.应用实践表明,优化后的系统性能有了大幅度的提升,能较好地满足综合性大学的选课要求.
- 黄瑞雪李翠华蔡炳跃
- 关键词：学分制
- 不平衡数据的降采样方法研究被引量：29
- 2011年
- 提出了一种处理不平衡数据的降采样方法,以解决机器学习中分类器在训练时因为样本集中的样本类别不平衡而导致过拟合造成分类器性能下降的问题.利用K-Means方法,对大类样本进行聚类并提取聚类中心,获得与较小样本集样本数目近似的样本,组成新的样本集用以训练.为了避免在小类样本数目较小的情况下,单纯使用聚类降采样算法造成训练集样本的过度稀疏,使用SMOTE过采样算法结合聚类降采样,既避免了SMOTE为样本集引入较多的噪声,又有效地解决了训练集样本稀疏的问题.6组UCI测试数据和5组生物信息学实验证明了它在对类别不平衡数据进行降采样上的有效性.
- 林舒杨李翠华江弋林琛邹权
- 关键词：聚类
- 张量积有理Bézier-Poisson曲面
- 本文利用张量积的方法定义了一种混合张量积负Bernstein-Poisson基函数,构造了一种定义在[0,∞)的张量积有理Bezier-Poisson曲面.我们在讨论这种基函数的一些重要性质的基础上,进一步讨论了张量积有...
- 张毓华周国荣龙想
- 文献传递
- 基于颜色分割和多特征融合的交通标志检测被引量：7
- 2011年
- 采用了一种鲁棒的交通标志检测算法,该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于多特征融合的交通标志精确定位过程.粗定位利用交通标志的颜色特征,采用基于YIQ空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含交通标志的图像子区域;基于多特征融合的精确定位是采用梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)及局域二值模式(local binary pattern,LBP)两种互补的特征,并利用支持向量机(support vector machinc,SVM)进行分类,得到交通标志的准确位置.实验表明该方法对亮度变化、视点变换、尺度变化及目标部分遮挡等情况具有很强的鲁棒性,并且查准率和查全率总体都比基于单特征的方法好.
- 卢盛荣刘礼锋李翠华
- 关键词：交通标志检测梯度方向直方图局域二值模式
