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哈尔滨工业大学科研创新基金(HITNSRIF2009002)

作品数:2 被引量:19H指数:2
相关作者:屈桢深王常虹陈韬亦于萌萌闻帆更多>>
相关机构:哈尔滨工业大学更多>>
发文基金:哈尔滨工业大学科研创新基金国家自然科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇动车
  • 1篇运动车
  • 1篇运动车辆
  • 1篇噪声
  • 1篇散斑
  • 1篇散斑噪声
  • 1篇视频
  • 1篇视频检测
  • 1篇去噪
  • 1篇去噪算法
  • 1篇小波
  • 1篇小波分解
  • 1篇各向异性扩散
  • 1篇波分
  • 1篇超声
  • 1篇超声图
  • 1篇超声图像
  • 1篇车辆

机构

  • 2篇哈尔滨工业大...

作者

  • 2篇王常虹
  • 2篇屈桢深
  • 1篇姜永林
  • 1篇闻帆
  • 1篇于萌萌
  • 1篇陈韬亦

传媒

  • 1篇西南交通大学...
  • 1篇哈尔滨工程大...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
应用小波模历史图像的运动车辆视频检测被引量:5
2012年
为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.
屈桢深于萌萌姜永林闻帆王常虹
关键词:小波分解
使用中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法被引量:14
2011年
针对超声图像的散斑噪声,提出一种基于多方向中值滤波和改进各向异性扩散的去噪算法.该算法利用多方向中值滤波的良好边缘保持能力,在滤除噪声的同时注重边缘细节的保持.使用归一化局部方差和图像梯度组成的扩散系数,避免了传统各向异性扩散算法中梯度阈值为常数带来的鲁棒性差等问题.通过多组仿真实验,综合滤除散斑噪声能力、保持边缘能力以及迭代速度等指标,表明该算法比传统PM和SRAD模型有更好的滤除超声图像噪声和边缘保持能力.
王常虹陈韬亦屈桢深
关键词:超声图像散斑噪声去噪各向异性扩散
共1页<1>
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