雷俊锋
- 作品数：58 被引量：232H指数：8
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程理学电子电信更多>>
- 一种基于深度学习的单幅图像去雾算法
- 本发明涉及一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。首先获取大量明亮且无雾图像作为训练样本中的无雾图像集，利用模拟软件对其施加不同浓度的雾干扰，生成有雾图像集；将无雾图像集和有雾图像集转换成HDF5格式，得到训练样本和测试样本...
- 肖进胜邹文涛雷俊锋章勇勤高威岳学东
- 文献传递
- 一种基于自编码网络的拉曼光谱数据分类方法
- 本发明提出了一种基于自编码网络的拉曼光谱数据分类方法。本发明通过光镊拉曼系统提取不同病龄的阿尔兹海默症患者血小板的拉曼光谱图，将预处理后的拉曼光谱图随机分为训练集和测试集；将训练集样本作为输入数据，通过逐层贪婪训练法构建...
- 雷俊锋董宇轩沈爱国周景龙肖进胜杨天邹文涛
- 文献传递
- 基于霾层学习的单幅图像去雾算法被引量：11
- 2019年
- 针对传统去雾算法出现色彩失真、去雾不完全、出现光晕等现象,本文提出了一种基于霾层学习的卷积神经网络的单幅图像去雾算法.首先,依据大气散射物理模型进行理论推导,本文设计了一种能够直接学习和估计有雾图像和霾层图像之间的映射关系的网络模型.采用有雾图像作为输入,并输出有雾图像与无雾图像之间的残差图像,随后直接从有雾图像中去除此霾层图像,即可恢复出无雾图像.残差学习的引入,使得网络来直接估计初始霾层,利用相对大的学习率,减少计算量,加快收敛过程.再利用引导滤波进行细化,使得恢复出的无雾图像更接近真实场景.本文对不同雾浓度的有雾图片的去雾效果进行测试,并与当前主流深度学习去雾算法及其他经典算法进行对比.实验结果显示,本文设计的卷积神经网络模型在图像去雾的应用,不论在主观效果还是客观指标上,都有优势.
- 肖进胜周景龙雷俊锋刘恩雨舒成
- 关键词：图像去雾卷积神经网络端到端系统
- 基于相控高斯核的多聚焦图像景深模拟被引量：4
- 2014年
- 针对普通相机无法拍摄出符合视觉美感的背景虚化图像的问题,提出了一种基于相控高斯核的多聚焦图像景深模拟算法。对多聚焦图像进行热扩散方程的数学建模,提出自适应的初始化图像深度值来优化求解偏微分方程,通过正则化得到修正后的图像深度信息,分离出前景和背景;并提出一种基于相控高斯核的景深模拟算法来模拟大光圈相机得到的背景虚化效果。理论分析和实验表明,与已公开的算法相比,本算法能准确的提取出图像的深度信息,并模拟出真实的景深效果。
- 肖进胜杜康华涂超平雷俊锋钱超
- 关键词：图像处理多聚焦图像
- 用于气体探测的拉曼光谱成像装置及方法
- 本申请提出一种用于气体探测的拉曼光谱成像装置及方法，其中装置包括；共光路干涉仪，所述共光路干涉仪中设有用于产生随时间变化的光程差的动镜；所述共光路干涉仪包括：分束器，用于透射与反射光束；第一镜组、第二镜组，用于反射并改变...
- 魏儒义舒军吴琼水韩舸张慧雷俊锋
- 一种新的X射线能谱背景扣除方法被引量：9
- 2001年
- 阐述了小波级数和多分辨率分析的基本思想 ,并将之应用于X射线能谱定量分析中的背景扣除 ,取得了良好的效果。实验结果表明 ,该扣除背景的方法不仅计算速度快 ,而且和其它的背景扣除方法相比 。
- 方勇曾立波雷俊锋刘生浩
- 关键词：小波变换多分辨率分析
- 扫描电镜下X射线能谱仪的虚拟化实现及其分析技术研究和应用
- 近年来随着计算机技术的进步,扫描电镜仪器的更新换代也随之加快.一般说来,仪器的更替并未在其物理基础和检测原理上取得根本性的突破,其标志主要体现在其所配备的计算机硬件和软件上.目前,扫描电镜仪器的硬件结构主要为基于专用CP...
- 雷俊锋
- 关键词：扫描电镜虚拟仪器CPLD谱分析断代
- 文献传递
- 正交偏振多光谱成像术应用于活体微循环观察研究
- 2010年
- 构建一种小型、简洁的活体微循环多光谱成像系统,将正交偏振光谱成像术OPS Imaging及液晶可调谐滤光片LCTF应用于活体微循环多光谱成像。LCTF具有较高的成像质量、较低的功耗、且没有移动部件和图像移动,能够连续、随机地在可见-近红外波段上快速实现波长的任意调谐。利用该系统,对活体裸鼠的耳廓采用检偏角为90°(正交偏振方式)与0°两种方式进行了试验,获取了裸鼠耳廓微血管的多光谱图,得出采用正交偏振成像方式的图像的对比度及图像细节均优于检偏角为0°时的图像。试验验证了正交偏振多光谱成像技术能增强活体微循环观察效果。
- 许谦雷俊锋曾立波
- 关键词：OPS微循环多光谱成像
- 基于景深和稀疏编码的图像去雨算法被引量：9
- 2019年
- 降雨天气往往会导致室外监控视频质量下降,会使成像的图像产生畸变和模糊现象.为了改善雨天拍摄的图像的质量,该文提出了一种基于景深和稀疏编码的图像去雨算法.针对基于图像分解的去雨算法存在的低频成分中的雨痕残留和轮廓边缘丢失,以及高频部分的背景误判问题,该文利用联合双边滤波和短时傅里叶变换将图像进行分解,使得图像低频部分中的轮廓得到较好的保留,并引入景深改善低频成分中的雨痕残留和高频成分中与雨痕具有相同梯度的背景误判问题.该算法主要分为四个部分:图像分解、字典学习、基于主成分分析和支持向量机的原子聚类,景深修正.首先是利用图像分解提取出图像低频和高频成分,对于图像分解的方法,主要采用的是双边滤波和短时傅里叶变换相结合的方法,此方法对图像的轮廓和边缘保持度较高.接下来,对低频成分进行保留,对高频成分进行进一步处理.根据图像本身的纹理特性将高频成分进行分类,基于每一类再对高频成分进行分块处理,得到每一类图像的字典,从而进行字典学习.然后,利用主成分分析和支持向量机对字典进行分类,根据梯度信息分为含雨字典和非雨字典两类,应用正交匹配追踪获得基于新高频字典的稀疏系数,从而获得高频成分中非雨成分.最后,对于高频成分中和雨痕具有相同梯度的背景误判问题,通过景深,将图像高频按纹理和梯度方向进行二次分类,将高频成分中和雨条纹具有相同梯度的背景进行保留,有效提高分类准确性.同时,利用景深提取出含雨图像中的显著性特征来进一步去除低频成分中的残留雨痕.本文利用主观视觉效果以及客观指标对算法进行评估,实验结果证明主观效果得到明显的改善,客观指标也得到了提升,证明了该文基于景深和稀疏编码的图像去雨算法能够在去雨的同时较好地保�
- 肖进胜王文邹文涛童乐雷俊锋
- 关键词：主成分分析双边滤波短时傅里叶变换
- 一种基于机器学习的路面交通标志识别方法
- 本发明提出了一种基于机器学习的路面交通标志识别方法。将相机拍摄的图像进行预处理，并转化为灰度图像；将灰度图像的中心点设置为灭点，通过逆透视变换法将灰度图像转化为俯视图；将俯视图进行去背景处理，进行二值化得到二值图像，计算...
- 肖进胜戴媛易本顺李必军包振宇雷俊锋朱力
- 文献传递
