汪粼波
- 作品数：58 被引量：16H指数：2
- 供职机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于时空关系建模的移动阴影检测方法
- 目前的移动阴影检测算法检测结果不够理想的问题，本发明提供基于时空关系建模的移动阴影检测方法，该方法利用HSV颜色空间和LBP纹理特征相结合的阴影特征，在阴影区域两步预检测的基础上，通过计算区域阴影程度的似然概率和其在帧内...
- 方贤勇孙磊孙恒飞傅张军孙皆安王华彬周健汪粼波刘天坤王志斌王民化
- 文献传递
- 基于红外信息的低光图像增强方法
- 为了克服背景技术的不足，本发明提出一种端到端的两阶段的神经网络模型来融合低光和红外信息增强图像，以到达增强低光图片的目的。首先，我们发现低光图片，由于光线较低造成局部信息丢失，单纯的增强低光图片，无法补充丢失的信息。受此...
- 汪粼波杨德云方贤勇
- 适用于视频图像中显著人体实例分割的方法
- 为了解决现有技术的不足，本发明提供一种适用于视频图像中显著人体实例分割的方法：将视频序列中运动目标的运动持续性和时空结构一致性引入，实现基于此两者约束的一种将光流聚类、显著性检测和多特征投票相结合的人体实例分割方法。对于...
- 方贤勇张晶晶李薛剑孙恒飞傅张军孙皆安汪粼波蒋昆鲍恒星周森
- 基于快速卷积神经网络的图像去模糊被引量：10
- 2017年
- 针对基于深度学习的图像去模糊方法无法有效地保留高频纹理信息,易产生振铃效应,且时间复杂度较高的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的图像去模糊方法.该方法设计了一种高频信号保持且可快速去模糊的快速CNN模型(FCNN).在此基础上,首先对高频图像进行傅里叶域上的预处理,通过实施傅里叶域去模糊的预处理得到一个初始的清晰图像;然后将该初始图像小块作为输入,相应的真实清晰图像小块作为标签训练FCNN,得到从模糊图像到潜在清晰图像的映射函数,实现基于该训练网络的去模糊.定性和定量实验结果表明,文中方法利用CNN参数共享的特点,减少了网络训练过程中大量的学习参数;相对前人基于深度学习的去模糊方法,该方法对模糊图像在保持图像纹理细节恢复的同时使计算复杂度得到显著降低.
- 任静静方贤勇陈尚文汪粼波周健
- 关键词：图像去模糊卷积神经网络
- 一种基于深度学习的自然图像抠图方法及抠图装置
- 本发明公开了一种基于深度学习的自然图像抠图方法及抠图装置。所述方法包括：设计四通道的图像输入；采用预先训练好的预训练模型提取图像输入的特征图；在第一阶段内：设定基于深度学习的网络模型一，针对特征图得到粗略透明度遮罩；在第...
- 汪粼波罗文威方贤勇
- 文献传递
- 一种估计三维人体姿态及手部信息的方法
- 本发明为一种估计三维人体姿态及手部信息的方法，实现了一种新的以彩色深度相机单帧数据来自动准确的同时估计人体和手部的姿态以及人体实际体形的独特方法。首先将深度相机的关节预测与深度学习从彩色图预测关节的方法结合，同时获取人体...
- 方贤勇杨继魁汪粼波李薛剑
- 文献传递
- 一种多目标匹配的近复制图像检测方法
- 本发明公开了一种多目标匹配的近复制图像检测方法，包括了以下步骤：步骤1，图像预处理，从待查图像和图像集中选出的图像分别提取局部特征区域以及各特征区域的特征向量，根据特征区域的特征向量筛选初始匹配对集；步骤2，建立特征几何...
- 唐栋郭延文汪粼波
- 文献传递
- 一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法
- 本发明公开一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法，其包括：提取个红外光图像中的红外光浅层特征、深层特征，提取可见光图像中的可见光浅层特征、深层特征，两个图像为同一场景下的两幅不同模态的图像；对红外光浅层特征、深层特征进...
- 汪粼波胡昊方贤勇
- 基于样本的半自动图像集前背景分割
- 图像集的前背景分割是近年来图像处理与图形学领域的一项热点研究工作。对图像集中图像逐个进行交互分割涉及大量的用户操作，效率低下，而联合分割方法通常局限于处理具有相似前景的图像集，且因需求解大规模的优化问题较为耗时。鉴于此，...
- 汪粼波郭延文夏天辰金国平
- 一种基于局部敏感置信度评估的图像匹配方法
- 本发明公开了一种基于局部敏感置信度评估的图像匹配方法，包括了以下步骤：步骤1，局部特征提取与预匹配。步骤2，寻找邻居匹配对。步骤3，基于邻居匹配计算投票线并估计真实匹配点的位置。步骤4，定义匹配置信度并进行匹配置信度的评...
- 石周陶硕汪粼波方贤勇
