李骥
- 作品数：55 被引量：41H指数：4
- 供职机构：长沙理工大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家重点基础研究发展计划湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 基于轻量级模型的新冠肺炎X射线图像分类方法及系统
- 本发明公开一种基于轻量级模型的新冠肺炎X射线图像分类方法及系统，该方法构建了包括多路径多尺度特征融合模块和深度可分离卷积密集块的图像分类模型，多路径多尺度特征融合模块中多路径所获得的感受野不同，可有效提高特征利用率，增强...
- 王威胡亿洋王新李骥
- 多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法及识别方法
- 本申请涉及一种多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法和识别方法。所述方法包括：对多脉冲雷达信号特征图在空间维度上分别进行最大值池化和平均值池化，得到第一通道权重系数和第二通道权重系数；根据第一通道权重系数、第二通道权重系...
- 李骥张会强王威王新欧建平李刚
- 文献传递
- 基于变差函数全局纹理增强的结构相似度图像质量评价
- 2016年
- 为解决结构相似度算法的图像质量评价缺陷,提出了一种基于变差函数全局纹理增强的结构相似度图像质量评价。该方法首先利用改进的对数变差函数模型提取原图像和失真图像在水平0°、垂直90°和对角45°、135°四个方向的纹理信息特征,然后分别求出对应的纹理增强图像,最后改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的明显失真,计算得到整幅图像的VSSIM值。目前大多数的全参考评价方法不能对数据库中的所有失真类型进行评价,只能对某一类固定的失真类型来评价。本方法对LIVE数据库中的五种失真类型都适用,仿真实验表明,该算法对五种不同失真类型的评价结果具有一定的合理性,并且与主观评价数据库较为一致,其性能也优于其他质量评价模型。
- 王威刘婧李骥刘洋潘伟
- 关键词：图像质量评价纹理信息
- 基于密集连接的MobileNets模型的图像分类方法及系统
- 本发明公开一种基于密集连接的MobileNets模型的图像分类方法及系统，该方法包括S1获取图像集；S2对所述图像集中的图像进行标签标记；S3将标记后的图像输入训练好的基于密集连接的MobileNets模型；所述模型包括...
- 王威邹婷王新李骥
- 文献传递
- 遥感图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质
- 本申请涉及一种遥感图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法获取遥感图像，并对遥感图像进行标注，得到训练样本；将训练样本输入到预设的输入网络中进行特征提取，并将提取到的特征输入CAT模块中经过通道切分处理后，其中...
- 王威邓纪伟王新李骥刘冠群
- 文献传递
- 基于扩展字典稀疏表示分类的遥感目标识别
- 2017年
- 针对遥感图像视觉对比度差、分辨率低及目标含有不同角度旋转的情况,在稀疏表示分类识别的基础上,提出一种基于扩展字典稀疏表示的遥感目标识别方法。首先将训练样本和待测样本进行二进小波变换增强,提取增强图像的SIFT特征构成特征字典,并将原始的训练字典改为训练-特征扩展字典进行稀疏表示,从而使字典更加具有判别能力,提高识别率。同时,分析了SIFT特征经随机投影后对识别率的影响。实验表明,该方法对遥感图像目标识别具有较好的鲁棒性。
- 李骥王艳然王威
- 关键词：二进小波变换SIFT特征
- 基于密集连接的MobileNets模型的图像分类方法及系统
- 本发明公开一种基于密集连接的MobileNets模型的图像分类方法及系统，该方法包括S1获取图像集；S2对所述图像集中的图像进行标签标记；S3将标记后的图像输入训练好的基于密集连接的MobileNets模型；所述模型包括...
- 王威邹婷王新李骥
- 文献传递
- 一种基于深度特征和联合稀疏的图像目标识别方法
- 本发明公开了一种基于深度特征和联合稀疏的图像目标识别方法。该方法首先将训练样本和测试样本采用CNN提取深度特征，转换成一维列向量，分别组成一个特征向量集；再计算训练样本特征集中各个特征向量的贡献权值，自适应加权重构特征向...
- 王威唐璨王新李骥
- 文献传递
- 基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法
- 本申请涉及一种基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法。该方法包括：对获取的遥感图像进行标注得到训练样本；构建遥感图像语义分割网络，包括输入网络、特征提取网络和分割网络；特征提取网络包括边界、语义和空间支路，每个...
- 王威张英峰王新李骥张文杰
- 基于混合特征提取的遥感图像语义分割方法、装置和设备
- 本申请涉及一种基于混合特征提取的遥感图像语义分割方法、装置和设备。该方法包括：将获取的待分割遥感图像输入到骨干网络中，得到各个阶段的输出特征；骨干网络为上下文聚类网络CoCs；将第四阶段的输出特征输入到语义特征增强提取模...
- 王威熊艺舟王新李骥张文杰
