刘俊良
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 供职机构：国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 非下采样形态学Shearlet变换:提高结构细节捕捉的图像表示新方法被引量：2
- 2014年
- 针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换。不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的多尺度分解。结构细节捕捉能力较强的非下采样形态学Haar金字塔取消了下采样操作,不仅使变换具有平移不变性,而且提高了变换结构细节捕捉和保持的能力。经过图像融合实验结果对比,验证了该变换在图像融合应用中结构细节捕捉能力的有效性。
- 刘俊良雷琳周石琳
- 关键词：SHEARLET变换图像融合
- 弹道目标识别的红外辐射数据仿真研究被引量：3
- 2016年
- 充足的目标红外辐射数据集是研究弹道目标检测、跟踪与识别的必备前提,以往弹道目标红外数据仿真模型强调特定参数场景下的光学成像研究,以解决目标检测和关联跟踪等图像信息处理问题;而目标识别所需的数据仿真模型更注重在可能的动态参数范围内对目标辐射强度信号变化规律的探究。为了满足目标识别的数据仿真要求,着重探讨了目标场景参数和辐射强度信号动态变化特性;并根据仿真结果分析了影响数据差异特性的底层因素,为设计适合任意仿真场景数据的目标识别算法予以启示。
- 刘俊良陈尚锋卢焕章赵本东毋亚北
- 关键词：数据仿真目标识别动态参数
