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基于深度交叉CNN和免交互GrabCut的显著性检测被引量：11: 2017年; 针对传统显著性检测算法特征学习不足,显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出一种基于深度交叉卷积神经网络和免交互Grab Cut的显著性检测算法。该方法首先针对传统CNN模型中神经元和参数规模较大导致训练困难的不足,根据人眼视觉原理,构建深度交叉卷积神经网络模型(DCCNN);然后,采用超像素聚类方法获取图像区域特征,并通过Beltrami滤波突出图像内的边界特征,利用DCCNN对特征进行学习,在联合条件随机场框架下完成特征融合,实现显著性区域粗糙检测;最后,对粗糙检测结果自适应二值化和形态学膨胀,将显著区域的多边形逼近结果作为Grab Cut算法的输入,完成显著性区域的精确检测。实验结果表明所提算法能够有效提高显著性检测精度,具有更好的鲁棒性和普适性。; 杜玉龙李建增张岩范聪; 关键词：显著性检测

基于强独特性二进制描述子的无人机目标识别算法被引量：2: 2016年; 针对基于传统特征描述子独特性低导致误匹配率高、图像匹配效果较差的问题,提出一种基于强独特性二进制描述子的无人机目标识别算法。算法首先通过对比BRISK和FREAK采样模型,确定了影响描述子性能的模型参数,然后通过理论建模选取参数最优值,最后根据人眼视网膜细胞的分布特性构建改进模型。在此基础上,结合图像灰度排序信息和高斯平滑获得多组子图像,将采样模型映射其中生成描述子,通过计算筛选得到其中具有强区分性和低相关性的特征描述子。对比实验表明基于本文算法不仅可以更好地克服无人机侦察图像中各种尺度、视角、旋转、光照和噪声等变换的影响,而且满足战场应用中实时性的要求。; 杜玉龙李建增张岩范聪; 关键词：无人机目标识别高斯分布

基于高斯分布的强独特性描述子采样模型研究: 2016年; 针对基于传统采样模型的特征描述算法鲁棒性不高的问题,建立一种基于高斯分布的强独特性描述子采样模型.首先通过对比BRISK和FREAK采样模型,确定了影响描述子性能的模型参数;然后通过理论建模分析参数对模型性能的影响规律,选取最优值参数以达到信息含量最优、独特性最强的目的;最后根据人眼视网膜细胞的分布特性构建改进模型.实验结果表明,基于改进模型的描述算法不仅可以更好地克服图像中各种尺度、旋转、视角和噪声等变换的影响,而且完全满足实时性要求,其鲁棒性与BRISK和FREAK采样模型相比分别提升9%和5%.; 杜玉龙李建增张岩范聪; 关键词：高斯分布

一种图像匹配点对筛选方法: 本发明公开了一种图像匹配点对筛选方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明包含以下步骤：(1)为样本集中的每一个样本点赋予先验概率；(2)从样本集中逐次获取内点集，通过比较得到第一极大内点集；(3)再次从样本集中逐次获取内点集...; 范聪李建增张岩孙世宇胡永江李爱华李德良张玉华

快速鲁棒性尺度不变的图像匹配方法: 本发明公开了鲁棒性快速的尺度不变图像匹配方法，涉及计算机视觉领域。本发明的重点在于提高特征匹配的可靠性与实时性，提出了一种鲁棒性快速的尺度不变图像匹配方法。具体方法为，首先利用Wallis滤波与灰度均匀化减弱噪声与光照影...; 李建增张岩李德良胡永江李爱华谢志刚刘兵杜玉龙范聪; 文献传递

基于MSER与SIFT融合的多通道图像匹配算法研究被引量：1: 2016年; 针对传统最稳定极值区域算法,只能从灰度通道进行不变特征提取而不能充分利用彩色图像信息的缺点,以及MSER(maximally stable extremal regions)算法与SIFT(scale invariant feature transform)算法本身存在的局限性,提出一种融合MSER与SIFT的多通道图像匹配算法.首先利用HSI(hue-saturation-insensity)颜色空间,同时从三通道进行MSER特征提取,对得到的特征进行简单筛选,将S和I通道得到的MSERs经椭圆拟合与归一化处理,并在H通道得到的区域中进行SIFT特征提取,而后对所有特征利用融合了C-均值聚类法的SIFT描述子进行描述,并用高维数据的可伸缩最近邻算法(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)连接同名点,利用PROSAC(progressive sample consensus)算法去除错误点,最终实现图像之间的匹配.仿真实验证明,该方法能够解决传统MSER存在的问题,并且在提取的特征质量以及处理速度上更具优势.; 杜玉龙李建增张岩李德良范聪; 关键词：特征提取 SIFT HSI颜色空间

一种图像匹配点对筛选方法: 本发明公开了一种图像匹配点对筛选方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明包含以下步骤：(1)为样本集中的每一个样本点赋予先验概率；(2)从样本集中逐次获取内点集，通过比较得到第一极大内点集；(3)再次从样本集中逐次获取内点集...; 范聪李建增张岩孙世宇胡永江李爱华李德良张玉华; 文献传递

快速鲁棒性尺度不变的图像匹配方法: 本发明公开了鲁棒性快速的尺度不变图像匹配方法，涉及计算机视觉领域。本发明的重点在于提高特征匹配的可靠性与实时性，提出了一种鲁棒性快速的尺度不变图像匹配方法。具体方法为，首先利用Wallis滤波与灰度均匀化减弱噪声与光照影...; 李建增张岩李德良胡永江李爱华谢志刚刘兵杜玉龙范聪; 文献传递

基于特征匹配的目标实时识别方法: 本发明公开了一种基于特征匹配的目标实时识别算法，涉及计算机视觉领域。本算法的重点在于加强目标识别的可靠性与实时性。具体方法为：首先利用快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust inv...; 张岩李建增孙世宇胡永江李爱华李德良范聪张玉华刘兵; 文献传递

基于特征匹配的目标实时识别方法: 本发明公开了一种基于特征匹配的目标实时识别算法，涉及计算机视觉领域。本算法的重点在于加强目标识别的可靠性与实时性。具体方法为：首先利用快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust inv...; 张岩李建增孙世宇胡永江李爱华李德良范聪张玉华刘兵

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范聪