周东国
- 作品数：4 被引量：58H指数：3
- 供职机构：重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 利用NSCT实现夜视图像的彩色化增强被引量：14
- 2011年
- 针对夜视融合图像通常存在细节不够丰富、目标对比度低的问题,为了获得更为理想的图像增强效果,提出一种新颖的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的夜视图像彩色融合方法.构建了基于S函数与子图局部方差信息的可变加权融合策略,在NSCT域内实现可见光及红外源图像的自适应融合;将得到的融合图像与源图像进行组合并映射至YUV颜色空间,生成伪彩色融合图像;再运用颜色传递技术获得重染色的彩色融合图像.实验结果表明,该方法既能丰富彩色融合图像的细节,又能提高其亮度对比度和目标的可探测性,增强了观察者对场景的理解.
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- 关键词：彩色夜视
- 一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法被引量：32
- 2014年
- 为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方法,使得模型最终以迭代的方式得到分割结果.在仿真和真实红外图像上实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果,且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN方法,文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性.
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- 关键词：脉冲耦合神经网络红外图像分割阈值
- 自适应分层阈值的简化PCNN红外人体图像分割被引量：14
- 2013年
- 针对红外人体图像中人体目标亮度分布不均匀且易与背景混叠等引起分割不完整的问题,提出一种自适应分层阈值的简化PCNN(SPCNN)红外人体图像分割方法.该方法摒弃了传统SPCNN模型中的动态阈值指数衰减下降机制,采用神经元点火区域与未点火区域的统计特性构建自适应分层阈值;同时结合神经元同步点火机制并引入最近邻均值聚类规则控制神经元点火,以达到较高的分割精度.在真实红外人体图像集上与几种图像分割方法进行对比的实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果以及较小的分类错误率,且与传统的SPCNN模型相比,文中的SPCNN模型参数的设置更加简化.
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- 关键词：脉冲耦合神经网络红外图像分割聚类
- PCNN模型参数优化及其红外图像分割方法的研究
- 红外热像仪因其被动成像方式、较强的目标探测能力、全天候工作等特点,目前在军事、安防等领域已经得到了广泛的应用。近年来,随着其应用领域的不断开拓,人们迫切地需要智能探测红外场景中诸如运动体、受损部件等感兴趣内容。于是,这种...
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- 关键词：红外图像脉冲耦合神经网络参数优化聚类方法
- 文献传递
