吴远昌
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于LDA和主动学习的图像分类方法研究
- 计算机和互联网技术的发展让我们进入了一个以图像构筑为基础的世界。海量的图像信息让人们的生活变得更加丰富多彩,但它们的繁杂、错乱,又让人们无法及时有效地获取到自己所需要的数据。因此,对图像进行有效归类,让原本杂乱的信息变得...
- 吴远昌
- 关键词：图像分类SIFT特征
- 文献传递
- 分块GPCA和多视点图像融合
- 2014年
- 为了实现对多视点图像的融合,提出了一种使用分块广义PCA(GPCA)的方法。分块可以将图像处理的过程细化,简化计算GPCA则考虑了二维数据的空间关联性,用于灰度图像降维时有较好的效果,两者的结合是文章的一个创新。由于需要考虑常规多视点图像的不同视点间存在位移差的事实,图像的预处理环节加入了必要的配准和投影变换操作。因此,整个方法主要包括图像匹配、投影变换、分块GPCA计算和融合等环节。为验证方法的可行性和准确性,文章引入了二维经验模态分解BEMD。结果表明,和BEMD相比,所提方法在图像融合的性能和计算复杂度上都表现出了优势,有一定的实用价值。
- 吴远昌孙季丰李万益
- 关键词：分块图像配准二维经验模态分解
