雷涛
- 作品数：40 被引量：115H指数：6
- 供职机构：中国科学院光电技术研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中国科学院知识创新工程国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生兵器科学与技术更多>>
- 一种基于边窗引导滤波的红外小目标检测方法
- 本发明公开了一种基于边窗引导滤波的红外小目标检测方法，其步骤为：首先利用快速显著性滤波方法获取红外小目标的先验图；然后利用八个不同的空心结构的边窗滤波器对原始图像进行引导滤波，同时将显著性先验作为权重项加入到引导滤波过程...
- 崔毅雷涛周进蒋平彭凌冰
- 基于线段表的轮廓链码化方法研究被引量：2
- 2013年
- 为解决已有线段表转换为链码表算法的缺陷,在原有算法基础上对其进行完善和改进。根据线段表中不同线段的特性,原有链码转换算法提出6种类型的线段并分别给出转换方法,但是这只能针对普通情况,当有特殊情况如目标宽度只有一个像素时,将会出现不属于上述分类的线段而使程序运行出错甚至崩溃。在已有算法对线段分类的基础上添加单像素顶线和单像素底线这两种线段类型以弥补原方法的不足,并给出他们的具体转换过程。测试结果表明,改进后的方法可以完美的实现二值图像的轮廓链码提取。
- 卢泽琼周进雷涛邹强
- 关键词：二值图像
- 基于Hough变换和边缘灰度直方图的直线跟踪算法被引量：9
- 2014年
- 提出一种基于目标轮廓直线的参数方程和边缘灰度直方图相结合的跟踪算法。首先,利用Hough变换得到待匹配直线的直线参数方程,同时建立该直线边缘的归一化灰度直方图,由此得到的初始模板包含了目标的空间位置和像素分布信息。然后,在后续帧中,利用梯度方向和参数方程对分割后的像素进行聚类,得到多条待匹配直线。最后,利用灰度直方图匹配算法获得直线边缘的精确位置。实验证明该算法对处于复杂背景下、存在局部短时遮挡的包含直线边缘的目标有很好的跟踪效果。
- 钟权周进吴钦章王辉雷涛
- 关键词：灰度直方图HOUGH变换
- 基于嵌入式G PU的运动目标分割算法并行优化
- 在光电监视系统中，广泛应用于运动目标分割的PBAS(pixel base adaptive segmenter)算法计算复杂、参数量大，难以达到实时分割的要求。针对PBAS 算法是对图像中每个像素点进行独立处理，特别适合...
- 张刚马震环雷涛崔毅张三喜
- 关键词：运动目标分割GPU
- 基于运动方向及主轴的目标头部跟踪点稳定提取
- 2012年
- 光电成像跟踪过程中,目标距离较近时,将在视场中呈现出扩展目标的特性,其成像大小将随着距离的减小迅速增大甚至溢出视场。此时传统的质心、形心、相关跟踪会出现跟踪点跳动或漂移的问题,严重时甚至出现跟踪丢失的现象。针对这一问题,提出了结合目标运动与主轴方向的目标头部跟踪方式,通过跟踪目标头部确保背景在视场内占据一定的比例,避免了目标充满视场而导致的分割失败或跟踪点在目标上滑动的情况。通过对目标的二值图像进行形态学滤波并计算头部的形心,进一步提高了头部跟踪点的稳定性。仿真测试与外场试验表明,该方法显著提高了跟踪的稳定性与可靠性。
- 雷涛蒋平周进吴钦章
- 关键词：主轴二值形态学
- 基于编解码和局部增强的光电图像分割算法被引量：1
- 2018年
- 针对光电图像语义分割问题,提出了一种基于编解码(Encoder-Decoder)结构和图像局部增强的分割算法。首先,采用基于互质因子的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块减小多尺度空洞卷积(Atrous Convolution)引入的网格效应,提升卷积核的像素近邻信息表征能力;其次,对分割难度较大的图像局部区域,采用融合平均交并比(Mean Intersection Over Union,MIOU)和交叉信息熵的损失函数,结合权值衰减策略,提高这些局部区域的像素权重。实验结果表明,提出的改进算法能有效提升图像语义分割精度。
- 李承珊蒋平崔雄文马震环雷涛
- 基于密集连接结构的超分辨精简网络被引量：3
- 2019年
- 近年来,随着深度神经网络的发展并被应用在超分辨领域,图像超分辨率重建的效果得到了明显的提升。但是之前的工作大都把精力放在如何设计深度模型来提高重建的效果上,而忽视了设计模型需要大量参数与计算量这一问题,严重制约了深度学习方法在图像超分辨率重建方面的实际应用范围。针对该问题,基于密集连接结构设计了一种新的网络。在以下3个方面进行了算法改进:1)提出了一种基于密集连接结构的新模型;2)加入1×1卷积层作为特征选择层,同时进一步减少计算量;3)探讨了通道数量与重建精度、计算量之间的关系。实验结果表明本文提出的模型取得了与其他卷积神经网络模型相近的复原精度,同时计算速度只有之前最快深度模型FSRCNN的一半以下。
- 高飞雷涛刘显源陈良红蒋平
- 关键词：超分辨
- 基于深度学习的超分辨率重建算法改进被引量：5
- 2019年
- 近年来,深度卷积网络在单幅图像超分辨问题上取得了非常好的效果,然而,由于超分辨问题的病态性,自低分辨率的图像复原得到高分辨率图像的算法仍然有很大的改进空间。为了进一步提高单幅图像超分辨率重建的精度,主要做了以下两个方面的工作:首先将增强预测的方法和SRCNN网络结合,在Set5数据集上的平均峰值信噪比较原始的SRCNN方法提升了大约0.3dB;其次,将FSRCNN网络第一个5*5的卷积层改为两个3*3的卷积层,提高了网络的非线性,在Set5数据集上相对于FSRCNN模型平均峰值信噪比提升了大约0.3dB。
- 高飞雷涛
- 关键词：卷积神经网络
- 基于Struck算法的遮挡目标跟踪被引量：4
- 2017年
- Struck算法是近年来综合性能较优的视觉目标跟踪算法,但对于较大比例遮挡或全部遮挡情形,算法性能下降明显。通过对Struck算法的分析发现,当遮挡出现时算法分类器会引入错误信息,从而导致跟踪失败或者跟踪漂移。在Struck算法框架的基础上加入遮挡判断机制,在检测到较大比例遮挡后停止分类器更新,并通过缩放搜索样本的尺寸解决目标尺寸快速变化导致的遮挡检测虚警;对于具有一定运动信息的目标,通过卡尔曼滤波器进行预测解决目标全遮挡后的持续跟踪。实验证明,提出的算法框架对遮挡情形下的目标跟踪具有较高的鲁棒性。
- 周克虎周进雷涛唐自力蒋增波
- 关键词：目标跟踪遮挡检测
- 基于支持向量约简的快速目标检测被引量：1
- 2017年
- 支持向量机(SVM)由于其出色的泛化能力,已成为目标检测领域应用最为广泛的分类器之一。然而在检测过程中,过多的支持向量会产生很大的时间开销,从而降低目标检测系统的实时性。针对此问题,提出一种约简支持向量的方法,以降低分类器的决策开销,加快检测速度。此方法采用迭代的方式来估计特征空间中向量的原像,通过构建精简原像集来简化支持向量机,从而达到了提升分类速度的效果。利用精简的SVM结合Selective Search+BoW模型构建了一款快速检测器,测试结果表明:该检测器能够在保证检测率的前提下,通过约简支持向量,提高目标检测的实时性。
- 钟剑丹雷涛姚光乐贾文武
- 关键词：目标检测支持向量机泛化能力
