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教育部重点实验室开放基金(450060445325)

作品数:5 被引量:171H指数:4
相关作者:申铉京陈海鹏龙建武徐铁何习文更多>>
相关机构:吉林大学吉林石油集团有限责任公司更多>>
发文基金:教育部重点实验室开放基金吉林省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 4篇图像
  • 3篇图像分割
  • 3篇自适
  • 3篇自适应
  • 2篇自适应阈值
  • 2篇自适应阈值分...
  • 2篇阈值
  • 2篇阈值分割
  • 2篇计算机
  • 2篇计算机应用
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇水平集
  • 1篇水平集方法
  • 1篇图像分割算法
  • 1篇图像复制
  • 1篇群算法
  • 1篇人工智能
  • 1篇最小误差法
  • 1篇阈值分割算法

机构

  • 5篇吉林大学
  • 1篇吉林石油集团...

作者

  • 5篇申铉京
  • 4篇陈海鹏
  • 2篇龙建武
  • 1篇黄永平
  • 1篇刘阳阳
  • 1篇于凯民
  • 1篇吕颖达
  • 1篇王开业
  • 1篇朱叶
  • 1篇臧慧
  • 1篇何习文
  • 1篇徐铁

传媒

  • 3篇吉林大学学报...
  • 2篇自动化学报

年份

  • 2篇2014
  • 1篇2013
  • 2篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
自适应最小误差阈值分割算法被引量:95
2012年
对二维最小误差法进行三维推广,并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁棒的最小误差阈值分割算法.但该方法为全局算法,仅适用于分割均匀光照图像.为提高其自适应性,本文采用Waterflow模型对非均匀光照图像进行背景估计,以此获得原始图像与背景图像的差值图像,达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的.为进一步提高分割性能,本文对差值图像采用γ矫正进行增强,然后采用鲁棒最小误差法进行全局分割,从而完成目标提取.最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了实验,并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进行了对比.实验结果表明,相对于以上方法,本算法的分割性能均有明显提升.
龙建武申铉京陈海鹏
关键词:图像分割自适应阈值分割WATER最小误差法
求解TSP问题的快速蚁群算法被引量:35
2013年
针对蚁群算法求解旅行商问题时存在收敛速度慢并容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的蚁群算法。改进算法采用信息素挥发因子自适应调整机制,调节算法收敛速度,保证算法的全局搜索能力。同时根据公共路径降低蚁群算法运算时间,诱导蚁群寻找更优解。实验结果表明,改进算法在迭代次数相对较少的情况下求得的平均解与已知最优解偏差为0.46%,最优解与已知最优解偏差为0.23%,在收敛速度及求解精度上均取到了较好的效果。
申铉京刘阳阳黄永平徐铁何习文
关键词:人工智能蚁群算法自适应旅行商问题
基于SIFT和HSI模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法被引量:8
2014年
针对彩色图像复制-粘贴篡改中误匹配的问题,提出一种基于SIFT和HSI模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法。首先确定彩色图像的SIFT特征点和特征向量;然后对每个SIFT特征点提取HSI彩色特征;最后对两两不同特征点的SIFT特征向量和HSI特征向量进行匹配,确定图像的复制-粘贴篡改区域。实验结果表明:本文算法与SIFT算法、SURF算法和改进SIFT算法相比,能有效地降低误匹配率,并对高斯模糊、白噪声和JPEG重压缩有较强的鲁棒性。
申铉京朱叶吕颖达陈海鹏
关键词:计算机应用
高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法被引量:34
2014年
为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法.首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用γ矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果.为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比.实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.
龙建武申铉京臧慧陈海鹏
关键词:图像分割自适应阈值分割高斯尺度空间背景差
结合全局和局部灰度拟合活动轮廓模型的图像分割算法被引量:2
2012年
针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4项组成。局部项将图像局部信息融入到模型中,使该模型能够有效分割灰度不均图像。面积项通过引入一个全局指示函数,加快了模型的收敛速度,且能避免陷入局部极小。惩罚项约束水平集函数逼近符号距离函数,使模型无需重新初始化,减少了分割时间。此外,为了实现对图像中感兴趣区域的分割,本文给出了模型的窄带实现方法。实验结果表明:本文模型对初始轮廓的敏感性低,收敛速度快,能准确分割灰度不均的图像,且其窄带实现方法能够实现对图像中感兴趣区域的分割。
申铉京于凯民王开业陈海鹏
关键词:计算机应用图像分割活动轮廓模型水平集方法
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