您的位置: 专家智库 > >

唐祎玲

作品数:29 被引量:123H指数:6
供职机构:南昌大学信息工程学院计算机科学与技术系更多>>
发文基金:国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

文献类型

  • 29篇中文期刊文章

领域

  • 28篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信
  • 1篇文化科学

主题

  • 13篇图像
  • 7篇神经网
  • 7篇神经网络
  • 6篇降噪
  • 5篇噪声
  • 5篇图像降噪
  • 5篇网络
  • 5篇卷积
  • 5篇卷积神经网络
  • 4篇高斯
  • 3篇遥感
  • 3篇遥感图像
  • 3篇遥感图像检索
  • 3篇图像检索
  • 3篇主成分
  • 3篇主成分分析
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量回归
  • 2篇实验教学
  • 2篇视觉词

机构

  • 29篇南昌大学
  • 3篇南昌航空大学

作者

  • 29篇唐祎玲
  • 21篇徐少平
  • 15篇江顺亮
  • 8篇叶发茂
  • 8篇葛芸
  • 4篇许庆勇
  • 2篇胡凌燕
  • 1篇冯豫华
  • 1篇陈英
  • 1篇陈轶
  • 1篇白似雪
  • 1篇张兴强

传媒

  • 3篇光电子.激光
  • 3篇计算机研究与...
  • 2篇计算机应用
  • 2篇计算机应用研...
  • 2篇计算机辅助设...
  • 2篇计算机科学
  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇光电工程
  • 1篇国土资源遥感
  • 1篇电脑知识与技...
  • 1篇计算机与现代...
  • 1篇微计算机信息
  • 1篇华东交通大学...
  • 1篇中国图象图形...
  • 1篇科技信息

年份

  • 1篇2020
  • 8篇2019
  • 10篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 2篇2013
  • 1篇2010
  • 1篇2007
  • 1篇2006
29 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
立体图像质量感知特征提取的研究与展望被引量:7
2018年
图像质量感知特征提取和图像质量值映射是立体图像质量评价(SIQA)算法的核心组成模块。相对于2D图像质量评价算法,SIQA算法所提取的图像质量感知特征中需要引入视差、立体观察舒适度和立体显著度等影响立体质量感觉的各种因素,而在图像质量值映射方面则区别不大。为此,以考虑视差信息为主要划分标准,分类综述SIQA算法提取立体图像质量感知特征的各种方法,并相应评析它们的特点,对提取立体图像质量感知特征当前存在的问题和未来的研究方向进行分析和展望。
徐少平林官喜曾小霞姜尹楠唐祎玲
关键词:人类视觉系统
图像质量感知的混合噪声快速盲降噪算法被引量:1
2019年
现有的高斯脉冲混合噪声降噪算法多基于正则化技术采用迭代求解最优目标函数值的方式实现,执行效率普遍比较低,严重限制了其实际应用范围.为此,以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为核心技术提出了一种基于图像质量感知的快速盲降噪算法(image quality-aware fast blind denoising algorithm,IQA-FBDA).在训练阶段,首先基于浅层CNN卷积神经网络设计图像质量评估模型来预测待降噪图像的图像质量值;然后,依据在大量噪声图像训练集合上获得的图像质量值统计分布规律构建混合噪声模式分类字典;最后,基于该分类字典将噪声图像集合划分为16个子集并训练与各个子集相匹配的深层CNN卷积神经网络专用降噪模型.在降噪阶段,首先利用图像质量评估模型估计给定待降噪图像的质量值,然后依据所预测的图像质量值查找噪声模式分类字典并调用与之相匹配预先训练好的深层CNN降噪模型即可快速地完成盲降噪任务.实验数据表明:IQA-FBDA算法在降噪效果方面的性能达到了与主流高斯脉冲混合噪声降噪算法相当的水平,而在执行效率方面则有极大提高,更具实用价值.
徐少平刘婷云罗洁张贵珍唐祎玲
关键词:图像降噪卷积神经网络
基于OHCI的USB主机控制器驱动设计被引量:1
2010年
以USB 1.1版本协议和OHCI 1.0版本协议为基础,开发基于S3C2410处理器的USB主机控制器的驱动程序。使具有S3C2410的嵌入式系统拥有USB主机功能,能够连接USB鼠标、键盘、摄像头等USB设备。
唐祎玲陈轶
关键词:USB主机控制器OHCIS3C2410
仿高阶矩的结点不变量及其组成的图不变量
2018年
借鉴高阶矩的方法,采用层序的计算框架,依据结点的连接距离和层序信息定义了20种结点不变量。这些结点不变量体现图整体的上下偏分布特性、整体不均匀性和整体平滑性,结点不变量中的每层结点度数平方之和反映了层内结点度数的分布情况。通过比较这些结点不变量的可区分结点数,发现每层结点度数平方之和明显改善了结点不变量的细分能力。把排序后的结点不变量组成一个矢量后作为图的不变量。计算结果表明,共有9种图不变量可以区分所有结点数N<25的非同构树和N<34的非同构同胚不可约树(没有度数为2的树),对于更多结点的树,还没有发现非同构树有相同图不变量的例子;把这些图不变量应用到非同构图(N<10),区分结果好于文献[8]中列出的22种图不变量的19种,而且文中9种图不变量的简并度不大,提高了随机图的同构测试性能。
江顺亮葛芸唐祎玲徐少平叶发茂
关键词:图同构
基于主成分分析与深度神经网络的快速噪声水平估计算法被引量:4
2019年
鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值构成刻画图像噪声水平高低的特征矢量,然后在大量有代表性且已标定噪声水平值的噪声图像集合上利用深度神经网络训练预测模型以实现将特征矢量直接映射为噪声水平值,最后为获得更高的预测准确性,采用粗精预测模型相结合的两步预测方式实现.实验表明:文中算法在各个噪声级别上都具有稳定的预测准确性,且执行效率非常高,作为降噪算法的前置预处理模块具有更好的综合优势.
徐少平李崇禧林官喜唐祎玲胡凌燕
关键词:图像降噪主成分分析
基于多图像先验知识的噪声水平评估算法被引量:2
2018年
为解决基于单图像噪声水平评估算法抗干扰能力低和执行效率不高的问题,提出一种基于多图像先验知识的噪声水平评估算法.首先,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加已知噪声水平的高斯噪声构建失真样本图像集合,并提取每幅样本图像中的若干统计特征值构成描述他们噪声水平值高低的噪声水平感知特征矢量.然后,利用样本图像上所提取的特征矢量及对其所施加的噪声水平值构成样本库.在评估时,先提取待评价噪声图像的特征矢量并在样本库中检索出与之类似的若干特征矢量及它们所对应的噪声水平值,之后基于这些样本信息以加权均值法估算待评价图像的噪声水平值.实验数据表明:较现有的噪声水平评估算法,新算法不仅在高、中、低噪声水平下都具有稳定的预测准确度,而且评估速度快.尤其是对于高斯噪声中伴有脉冲或者泊松噪声情况,具有较好的抗干扰能力.
徐少平曾小霞唐祎玲江顺亮
关键词:图像降噪鲁棒性
低调整率的广义AVL树及其统一重平衡方法被引量:2
2015年
针对传统AVL(Adelson-Velskii and Landis)树重平衡算法代码量大、流程复杂、调整率过高的问题,提出一种统一重平衡算法,并提出广义AVL树的概念。统一重平衡算法能对AVL树的失衡节点进行自动分类、调整,取消了传统重平衡方法中的四种旋转操作。广义AVL树放松了AVL树的平衡约束,允许左右子树树高相差不超过N(N≥1),当更新操作(插入/删除)执行后,广义AVL树只在平衡约束条件不满足时采用统一重平衡算法进行调整。理论分析与实验结果表明,广义AVL树的调整率随着N的增大而显著降低:N为5时,调整率低于4%;N为13时调整率低于千分之一。广义AVL树的调整率远低于红黑树等经典数据结构,适合并发应用。
江顺亮胡世鸿唐祎玲葛芸叶发茂徐少平
视觉词袋和Gabor纹理融合的遥感图像检索被引量:7
2016年
针对高分辨率的遥感图像,提出了一种视觉词袋和Gabor纹理融合的图像检索方法。遥感图像纹理信息丰富,局部关键点多,当图像存在较多相似纹理时,视觉词袋检索准确率下降。将视觉词袋和Gabor纹理融合在一起结合了局部特征和全局特征以及中层词袋和底层纹理的优点,可以改进遥感图像的描述方式。实验结果表明,通过合理地分配视觉词袋和Gabor纹理的权重,特征融合的检索性能与单一特征方法相比有较大提高,并优于传统的Gabor纹理和颜色矩融合方法。因此,视觉词袋和Gabor纹理融合在遥感图像检索领域是一种有效的方法。
葛芸江顺亮叶发茂许庆勇唐祎玲
关键词:遥感图像检索
基于嵌入式Linux的USB主控制器驱动设计被引量:4
2007年
本文为S3C2410的USB主机控制器设计了基于Linux的USB主机控制器驱动程序。该驱动程序遵循USB1.1版本协议和OHCI1.0版本协议。使具有S3C2410的嵌入式系统具备了USB主机功能,能够和各种USB设备进行通信。
唐祎玲白似雪
关键词:LINUXS3C2410
基于最小特征值非线性修正的快速噪声水平估计算法被引量:1
2018年
鉴于从噪声图像上提取的原生图块协方差矩阵的最小特征值与噪声水平值之间具有显著的相关性,提出一种基于多项式回归技术训练非线性映射模型,直接将原生图块最小特征值修正为最终的噪声水平预测值的快速噪声水平估计算法。首先,选择具有代表性且无失真的自然图像作为训练图像集合;然后,对这些图像施以不同程度的高斯噪声构成样本训练图像库。在此基础上,提取各个噪声样本图像的原生图块,并使用PCA变化得到原生图块协方差矩阵的最小特征值;最后,利用多项式回归技术构建最小特征值与噪声水平值之间的非线性修正模型。实验表明,与现有算法相比,改进算法对高、中、低各级别的噪声都能鲁棒地进行预测,尤其在低水平噪声方面表现出色,在预测准确度和执行效率两方面具有显著的综合优势。
徐少平曾小霞姜尹楠林官喜唐祎玲
关键词:图像降噪主成分分析最小特征值
共3页<123>
聚类工具0