刘兆栋
- 作品数：11 被引量：336H指数：4
- 供职机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于光学条带波变换的图像压缩方法
- 本发明公开了一种基于光学条带波变换的图像压缩方法,包括以下步骤：S1：获取图像信号；S2：采用光学条带波变换获取图像信号的稀疏矩阵；S3：获取稀疏原始图像信号的测量矩阵；S4：利用稀疏矩阵和测量矩阵在FPGA中的并行矩阵...
- 尹宏鹏柴毅刘兆栋
- 文献传递
- 一种基于粒子群优化的目标跟踪特征选择算法被引量：7
- 2013年
- 针对复杂背景下的运动目标跟踪特征选择问题,提出了一种基于粒子群优化的目标跟踪特征选择算法。假设具有目标与背景间最好可分离性的特征为最好的跟踪特征。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数作为衡量目标与背景间的可分离性判据。使用粒子群优化算法优化不同的特征组合实时获取最优的目标跟踪特征。为验证该算法的有效性,将选择的最优特征与一种基于核的跟踪算法相结合进行跟踪实验。实验结果表明,算法能有效提高传统基于核的跟踪算法对于复杂场景下的运动目标跟踪的鲁棒性与准确性。
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- 关键词：目标跟踪粒子群优化
- 一种基于稀疏自编码和稀疏表示进行交通标志识别的方法
- 本发明公开了一种基于稀疏自编码和稀疏表示进行交通标志识别的方法，包括：搜集包含有交通标志的图片，手工将其分成l类；对每一类含有交通标志的图片进行取块，并对图像块进行预处理；预处理后的图像块作为训练样本，分别训练l个稀疏自...
- 尹宏鹏柴毅焦旭国刘兆栋李艺
- 文献传递
- 一种基于光学轮廓波变换的图像压缩方法
- 本发明公开了一种基于光学轮廓波变换的图像压缩方法，包括以下步骤：S1：获取图像信号；S2：采用光学轮廓波变换获取图像信号的稀疏矩阵；S3：采用高斯随机矩阵作为测量矩阵；S4：利用稀疏矩阵和测量矩阵通过并行乘法计算获取压缩...
- 尹宏鹏柴毅刘兆栋
- 文献传递
- 基于稀疏表示理论的图像去噪与融合算法研究
- 在视觉信息感知过程中，数据获取、压缩、传输与存储过程中各种干扰影响，以及拍摄设备自身局限与人为操作不当等诸多因素，造成的数据丢失、噪声引入、有限聚焦等图像质量问题，给人们对目标或场景的感知与理解带来了巨大的挑战。因此，利...
- 刘兆栋
- 关键词：压缩感知图像去噪
- 基于视觉的目标检测与跟踪综述被引量：274
- 2016年
- 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望.
- 尹宏鹏陈波柴毅刘兆栋
- 关键词：计算机视觉目标检测目标跟踪
- 压缩感知综述被引量：49
- 2013年
- 压缩感知理论的诞生使得采样速率与信号的结构和内容相关,并以低于奈奎斯特采样定理要求的频率采样、编码和重构.在实际应用中,为解决数据冗余和资源浪费的瓶颈问题开拓了一条新道路,也为其他学科发展提供了新的契机.从发展历史和研究现状等方面入手,对稀疏表示、测量矩阵的构造、稀疏重构算法和主要应用方面进行了详细的梳理和研究.对当前研究的热点、难点作了分析和探讨,并指出了未来的发展方向和应用前景.
- 尹宏鹏刘兆栋柴毅焦绪国
- 关键词：压缩感知测量矩阵
- 一种基于光学轮廓波变换的图像压缩方法
- 本发明公开了一种基于光学轮廓波变换的图像压缩方法，包括以下步骤：S1：获取图像信号；S2：采用光学轮廓波变换获取图像信号的稀疏矩阵；S3：采用高斯随机矩阵作为测量矩阵；S4：利用稀疏矩阵和测量矩阵通过并行乘法计算获取压缩...
- 尹宏鹏柴毅刘兆栋
- 文献传递
- 一种基于光学条带波变换的图像压缩方法
- 本发明公开了一种基于光学条带波变换的图像压缩方法,包括以下步骤：S1：获取图像信号；S2：采用光学条带波变换获取图像信号的稀疏矩阵；S3：获取稀疏原始图像信号的测量矩阵；S4：利用稀疏矩阵和测量矩阵在FPGA中的并行矩阵...
- 尹宏鹏柴毅刘兆栋
- 文献传递
- 一种基于演化聚类学习的液氢加注系统安全性评估方法
- 本发明公开了一种基于演化聚类学习的液氢加注系统安全性评估方法，属于航天发射安全性评估技术领域，包括以下步骤：S1：从历史感知数据中选取训练样本；S2：对训练样本进行分块处理；S3：通过l<Sub>2</Sub>范数距离测...
- 柴毅尹宏鹏屈剑锋郭茂耘刘兆栋
