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一种改进的田间导航特征点提取算法被引量：6: 2018年; 针对以田间图像每行背景像素的坐标中点作为导航特征点,拟合出的导航线精度不高的问题,提出了一种改进的特征点提取算法:首先,采用归一化2G-R-B超绿特征对图像进行灰度化,再用最大类间方差(OSTU)法和形态学闭运算分别对灰度图像进行分割和滤波;然后,提取每行背景像素坐标中点作为初始特征点,再根据初始特征点与图像中心线间表示农作物的像素数对特征点进行修正;最后,利用修正后的特征点拟合得到导航线.仿真结果表明:该改进算法受环境噪声影响较小、实时性好,拟合出的导航线在精度上具有明显优势.; 陈艳李春贵胡波; 关键词：特征点

基于压缩感知的肝脏CT/PET医学图像融合研究被引量：4: 2015年; 针对医学诊断实时传输需求,提出一种基于压缩感知的医学图像融合研究算法.该算法采用基于压缩感知的融合方法,对非下采样轮廓波变换(NSCT)分解得到的高频子带用随机高斯矩阵分别进行测量,利用正交匹配追踪法重建各高频子带系数,对得到的高频部分和低频部分进行逆变换得到融合图像.通过对CT与PET肝脏医学图像的仿真实验,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度.比较融合评价指标,证实本算法在保证融合质量的同时有效提高了运算效率,有利于满足医学诊断实时传输的应用需求.; 陶佳伟李春贵; 关键词：医学图像压缩感知图像融合

Single Image Blind Deblurring via Adapting Total Generalized Variation: In this paper, a fast blind deconvolution approach is proposed for image deblurring by modifying a recent natu...; Shao,Wen-ZeWang,FengGe,QiLi,Hai-BoHuang,Li-Li

一种l_p正则化改进的车辆轨迹学习算法被引量：2: 2019年; 车辆轨迹学习可用于视频监控系统,以识别正常和异常车辆运动模式,用于交通运营、公共服务和执法管理.本文的目的是研究一种新的基于视频监控系统的车辆轨迹学习自适应稀疏重构方法.由于l_1和l_2最小化的解的稀疏性会受到范数中项的值的损害,在实践中不能保证得到足够稀疏的解,本文提出了一种改进的基于l_p(0; 汪霜霜李春贵; 关键词：范数正则化最小化

一种改进FAR的WDM光网络路由和波长分配方案: 2017年; 针对WDM光网络中的路由和波长分配(RWA)问题,提出一种基于改进型固定备用路由(FAR)机制的RWA方案。同时,利用现有的最大使用(MU)机制来分配波长。仿真实验表明,与传统的FAR技术相比,对于任何负载、波长数,所提RWA方案具有更低的请求阻塞率和较高的实用价值。; 何健韦玉科; 关键词：波分复用路由和波长分配

基于邻域能量的压缩感知医学图像融合研究被引量：4: 2016年; 将不同模态的医学图像进行合理融合,能够极大地丰富图像的信息,提高临床医学的诊断效果.本文结合压缩感知理论,采用Contourlet变换对原始图像进行分解,得到低频子带部分和高频子带部分;对低频子带使用平均加权的方式进行融合,对含有较多噪声的高频子带使用邻域能量加权的融合规则.通过对医学图像的仿真实验,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度.比较融合评价指标,证实该算法无论在主观视觉还是客观评价指标上都有较好的效果.; 李春贵陶佳伟周爱霞; 关键词：医学图像融合 CONTOURLET变换压缩感知

基于KSP和重路由机制的WDM光网络路由优化被引量：2: 2017年; 针对波分复用(WDM)光网络中的传统路由和波长分配(RWA)算法不能有效降低阻塞率的问题,提出了一种基于K-最短路径(KSP)算法和顺序主动光路重路由(S-ALR)机制的路由优化方案。将WDM全光网络构建成一个由顶点、边和权重构成的图模型;当一个随机光路请求(RLD)到达时,先利用KSP算法寻找一条距离最短的路径和替代路径集合;当一个RLD离开时,相应的WDM通道被释放后启动重路由过程,调整现有RLD的路径以此充分利用空闲链路。仿真结果表明,提出的方案能够有效降低网络的阻塞率。; 李春贵伍玉秀; 关键词：WDM光网络路由和波长分配

Poisson Noise Removal Based on Nonlocal Total Variation with Euler's Elastica Pre-processing: 2017年; An enhancement-based Poisson denoising method for photon-limited images is presented. The noisy image is firstly pre-processed for enhancing incomplete object information, and then it is denoised while preserving the restored structural details. A variational regularization model based on Euler's elastica(EE) is proposed for image enhancement pre-processing. A nonlocal total variation(NLTV) regularization model is then employed in the second stage of image denoising. The above two optimization problems are solved by the alternating direction method of multipliers(ADMM). For Poissonian images with low image peak values, experiments demonstrate the validity and efficiency of the proposed method for both restoring geometric structure and removing noise.; 刘红毅张峥嵘肖亮韦志辉

视频车辆检测中改进的阈值分割算法研究被引量：7: 2017年; 针对使用迭代式阈值分割算法检测车辆时,易造成目标特征信息丢失以及边缘模糊化的问题,提出了一种基于形态学权重自适应图像去噪的迭代式阈值分割算法:利用数学形态学原理设计了一种权重自适应形态学滤波器,采用由小到大的多结构元构造串、并联复合形态的滤波器对视频序列图像进行去噪;同时,对迭代式阈值分割法引入一个偏移系数,可以更加快速获取最优分割阈值,对图像作精确的分割.实验证明,该算法比迭代式阈值分割算法的抗噪性好且减少阈值分割中的寻优尝试次数,得到了比较理想的分割效果.; 张延丽李春贵; 关键词：图像去噪车辆检测

融合多尺度形态和小波的边缘检测算法研究: 2018年; 为进一步提高图像处理的边缘检测性能,联合小波变换和多尺度形态学各自的亮点,在融合的基础上,提出了一种具有良好抗噪性的边缘检测算法。算法的主要思路是,对图像进行预处理操作;利用多尺度形态学滤波和小波变换技术,从水平方向和垂直方向两个方向对其进行图像边缘检测;再基于图像融合将两者融合在一起,得到完整的图像边缘。通过实验分析比照,发现提出的算法具有良好的抗噪性能,保留了更多的细节信息,且具备一定的时效性,适应于不同类型的图像边缘检测的需求。; 汪霜霜李春贵; 关键词：边缘检测小波变换多尺度形态学

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