白小晶
- 作品数：9 被引量：47H指数：4
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目香港特区政府研究资助局资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 仿射不变的多尺度自卷积熵提取方法被引量：7
- 2009年
- 为从在不同视角获取的同一场景图像中提取更加独特的不变特征,提出一种图像仿射不变特征的提取方法.首先基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量——多尺度自卷积熵(MSAE);并证明了该熵具有仿射不变性;最后利用最小距离分类器分别对视点变换图像,以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验.实验结果表明,MSAE特征能够获得更高的正确识别率.
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- 关键词：多尺度自卷积图像识别
- 一种新的局部仿射不变特征描述符被引量：3
- 2009年
- 提出了一种新的局部仿射不变特征描述符:首先,基于多尺度自卷积(MSA,multiscale autoconvolution)变换构造了一组新的特征量———多尺度自卷积熵(MSAE,multiscale autoconvolution entropy),证明了该熵具有仿射不变性;再利用广义典型相关分析(GCCA,generalized canonical correlation analysis)将MSA和MSAE两种特征进行融合,生成具有更多图像信息的独特性更高的组合特征,将其作为新的局部仿射不变特征描述符;最后利用该融合描述符对图像中的最稳定极值区域(MSER,maximallystable extremal region)进行描述,并对MSER进行了2组分类识别实验,证明了新描述符具有更高识别率。
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- 关键词：图像识别
- 基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法被引量：18
- 2009年
- 针对SIFT(scale invariant feature transform)特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的"一对多"和"一对一"的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC(随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。
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- 基于光流场模型的医学图像配准被引量：1
- 2007年
- 基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求;基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速,但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型,该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束,而导致配准过程不能保持图像的不连续性,使得图像严重模糊以致无法应用,该模型还存在不能处理大位移的问题.为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征,采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型,通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊;对于大位移问题,可以采用金字塔结构来有效处理.实验结果证明,Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果,具有很高的运行效率.
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- 关键词：医学图像配准运行效率
- 基于抽象匹配流的彩色图像配准模型被引量：2
- 2009年
- 在抽象匹配流框架下,构造能够克服大色差问题的彩色图像配准模型.该模型中,数据项采用互相关函数作为2幅图像间的相似性度量,以解决大色差问题;正则项采用各向异性扩散滤波器约束图像演化,从而实现在演化过程中对图像特征的有效保持.扩散滤波器中的扩散系数定义为关于彩色结构张量的函数,以使图像演化能够综合各通道信息,解决了各通道所得位移场不一致而引起的色彩混迭问题.实验结果表明,文中模型对具有大色差的彩色图像能够实现有效配准.
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- 关键词：互相关函数各向异性扩散
- 基于广义典型相关分析的仿射不变特征提取方法被引量：7
- 2009年
- 该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特征进行融合,得到具有更丰富图像信息的组合特征。最后利用MSA,MSAE和组合特征,结合最近距离分类器分别对视点变换图像以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验。结果表明,组合特征得到了最高的正确识别率,MSAE次之,MSA最低。
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- 关键词：图像识别多尺度自卷积仿射不变性
- 耦合配准与分割的水平集演化模型被引量：1
- 2010年
- 提出一种配准与分割耦合模型.配准项采用基于抽象匹配流的非参数配准模型,解决基于B样条的参数化配准方法与非参数活动轮廓模型在定义形式和求解方法上不一致的问题.分割项采用基于边缘的活动轮廓模型实现对感兴趣区域的分割,对分割模型的改进解决原有模型对初始化敏感的问题.整个模型直接定义在水平集函数上,定义直观,数值求解简单.对单模态及多模态大脑图像的实验,验证该模型的有效性.
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- 基于偏微分方程的图像分割与配准研究
- 图像分割与图像配准是图像工程中两个关键的基础性任务，是机器视觉、模式识别等领域的重要组成部分。图像的分割和配准问题自图像产生便已存在，诸多研究者提出了大量处理方法，但图像间的差异性和用户需求的特殊性，使得图像分割和图像配...
- 白小晶
- 关键词：模式识别图像分割图像配准偏微分方程
- 文献传递
- 基于改进光流场模型的大脑图像配准被引量：8
- 2008年
- 将光流场模型引入大脑图像配准,针对Horn模型会造成图像严重模糊的问题,在微分光流场模型的一般框架下,构造具有边缘保持和一致性增强能力的流驱动各向异性扩散方程作为正则项,以增强配准过程的特征保持能力;采用非二次惩罚函数作为数据项,以增强模型的鲁棒性.最后利用文中模型对大脑图像进行配准实验,得到了较为准确的结果.
- 白小晶陈允杰孙怀江王平安夏德深
