唐利明 作品数:25 被引量:139 H指数:8 供职机构: 湖北民族大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 湖北省自然科学基金 博士科研启动基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 电子电信 理学 更多>>
优化信息与计算科学课程体系,培养大学生创新实践能力 被引量:1 2015年 本文围绕"基础适度、口径适中、注重应用、强化素质"的原则构建课程内容,注重课程内容的系统性与职业需求间的关系、加强理论知识与实践应用的关系。该文章论述了信息与计算科学专业创新型、应用型人才培养改革的必要性、实施方案和具体措施,概括我校信息与计算科学改革的特色,并分析了该模式在实施过程中所取得的成效。 向长城 文军 陈世强 唐利明 方壮关键词:信息与计算科学 课程体系 基于变分水平集的图像模糊聚类分割 被引量:20 2014年 结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型.该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性.通过在能量泛函中加入一个内部约束能量约束水平集函数为符号距离函数,可以使水平集演化过程无需重新初始化.进一步提出了一种变分形式的聚类中心更新方法,实现了半监督的图像聚类分割.实验中采用不同类型的图像与FCM聚类模型、CV模型、Samson模型进行了对比实验,实验结果显示,该模型能够克服图像中噪声的影响,取得较满意的聚类分割效果. 唐利明 王洪珂 陈照辉 黄大荣关键词:变分水平集 图像聚类 带正则化拟合项的Chan-Vese模型 被引量:2 2016年 为了提高Chan-Vese(CV)模型对噪声的鲁棒性,提出了一个带正则化拟合项的CV模型.新模型对CV泛函中图像像素灰度与拟合常数的距离函数进行磨光,在极小化新能量泛函的过程中,使得每个像素点的分割在其邻域范围内保持连续性,这样就可以排除噪声点的影响,获得正确的分割结果.并且采用一个基于新的边缘停止函数的测地弧长项作为正则项,进一步提高了模型的抗噪性.实验结果表明,对于不同噪声污染的人工图像和自然图像,本文模型都能取得较为满意的分割结果.并且对于强高斯噪声和椒盐噪声污染的图像,本文模型相对于经典的CV模型和LBF模型具有较大的优势. 唐利明 方壮关键词:图像分割 正则化 CV模型 高斯噪声 椒盐噪声 基于应用型人才培养的计算方法实践课程教学改革 被引量:2 2016年 计算方法作为数学与应用数学专业的一门核心课程,在培养学生理论联系实际,应用科学计算方法解决工程问题中起着重要作用。基于此,分析该课程实践教学中存在的问题,从实践教学内容、教学方法和考核方式等各教学环节尝试进行一系列改革,有效提高应用型、创新性人才培养质量,努力实现应用型人才的培养目标。 陈照辉 唐利明 任泽民关键词:实践教学 应用型人才培养 计算方法 结合L^1拟合项的Chan-Vese模型 被引量:9 2015年 为了提高Chan-Vese(CV)模型对椒盐噪声的鲁棒性,提出一个结合L1拟合项的CV模型.首先采用L1拟合和L2拟合的线性组合构造一个新的拟合项,然后通过调整这2个拟合的权重以提升该模型对不同噪声图像分割的灵活性,最后利用交替迭代算法对模型进行求解.采用被不同噪声污染的人造图像和自然图像进行实验的结果表明,该模型对噪声图像可以取得较好的分割结果,并且对于椒盐噪声污染图像的分割,比CV模型、LBF模型和VFCMS模型更具优势. 唐利明 方壮 向长城 黄大荣 陈世强关键词:图像分割 CHAN-VESE模型 椒盐噪声 高斯噪声 基于结构分量和信息熵的Criminisi图像修复算法 被引量:14 2017年 针对Criminisi图像修复算法中优先级计算易受图像纹理影响的问题,提出了改进的基于图像结构分量的优先级函数。首先采用变分分解模型,将待修补图像分解为结构分量和纹理分量;其次基于结构分量计算数据项,排除纹理的影响;然后在优先权函数中引入度量像素块复杂度的信息熵,将像素块中除了中心点之外其它位置的结构信息融入到优先权的计算中,使修补次序进一步向结构丰富的像素块倾斜;最后将优先权函数表示为置信度、数据项和信息熵的加权和,以解决传统Criminisi算法优先权随着置信度迅速下降为零而造成修复次序出现偏差的不足。新的优先权函数排除了像素块中在计算数据项时纹理的影响,并且融合更多的结构信息,使修复次序更加准确。实验结果表明,对于不同的人工图像和自然图像,本文模型都能取得较为满意的修复结果。 唐利明 谭艳婷 方壮 向长城 陈世强关键词:图像修复 信息熵 纹理 基于异性扩散模型的图像边缘增强方法 被引量:1 2010年 提出了一个能增强图像边缘的异性扩散模型,结合P-M扩散模型和反热扩散模型各自的优点,能在去除图像噪声的同时增强图像的边缘,一定程度上克服了P-M扩散模型对图像边缘的模糊效应和反热扩散模型容易产生虚假边缘的缺点。实验结果表明:提出的模型有很好的去噪和增强图像边缘的效果,其峰值信噪比(Peak Signal Noise Ratio,PSNR)在强噪声水平下,较P-M扩散模型大约提高1 dB。 唐利明关键词:图像去噪 图像增强 峰值信噪比 基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究 刘玉成 苏盈盈 汤毅 刘兴华 葛继科 施金良 常继彬 唐利明 何勇 叶文 研究基于自适应相空间重构的理论方法:主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能:包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证:利用该方法,分别对风电场短期风速和...关键词:关键词:风电场 神经网络模型 发电功率预测 几何活动轮廓模型中停止速度场的异性扩散 被引量:25 2007年 几何活动轮廓(GAC)模型广泛应用于计算机视觉和图像分析领域,特别是用于定位目标边界.然而,基于GAC模型的图像分割有演化时间长和边界泄漏两个缺点.一方面,停止速度场在同质区域一般不够平滑,这导致活动轮廓不能快速演化到希望的目标边界;另一方面,停止速度场在目标边界上不为0,导致活动轮廓不能停止于目标边界,活动轮廓继续演化进入目标边界内(边界泄漏).针对这两个问题,提出了一种对停止速度场进行各向异性扩散的方法.它基于提出的各向异性扩散模型.然后把各向异性扩散后的停止速度场应用于GAC模型进行图像分割.实验结果表明:对1幅合成图像和2幅自然图像,该方法不仅减少了分割时间,在一定程度上也减少了边界泄漏问题. 何传江 唐利明关键词:图像分割 活动轮廓模型 各向异性扩散 结合FCMS与变分水平集的图像分割模型 被引量:26 2014年 提出了一个结合融合空间约束的模糊C均值(Fuzzy C means with spatial constraints,FCMS)聚类与变分水平集的图像模糊聚类分割模型.在该模型中引入了一个基于图像局部信息和空间信息的外部模糊聚类能量,从而可以获取精确的局部图像的空间特征,使得本文模型对噪声图像的聚类分割具有较强的鲁棒性.采用不同类型的实验图像,将本文模型与10个不同类型的图像分割模型进行了对比实验,实验结果显示本文模型能克服图像中噪声影响并取得较满意的聚类分割结果. 唐利明 田学全 黄大荣 王晓峰关键词:变分水平集 图像聚类 图像分割 聚类中心