国家自然科学基金(61272354)
- 作品数：3 被引量：27H指数：2
- 相关作者：于双元罗四维戴鹏李唯一任盛伟更多>>
- 相关机构：北京交通大学中国铁道科学研究院基础设施检测研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于最小最大割算法的阈值分割算法被引量：7
- 2014年
- 近年来,建立在图论基础上的谱聚类算法作为一种新型的工具被应用于图像分割。其本质是将图像分割转化为最优化问题,其中的最小最大割算法(Min-max cut)能充分满足聚类算法的准则。算法实现过程中,把最优化准则转化为特征系统进行求解。该实现方法计算复杂,随着图像尺寸的增加,所需存储空间和计算时间复杂度都会增加。在实现最小最大割算法时,用基于灰度级的权值矩阵代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,确定分割的阈值。实验表明,此方法实现的最小最大割算法实现简单、实时性高,具有自动分割等优越的分割性能。
- 刘雅坤于双元罗四维
- 关键词：谱聚类图论图像阈值分割
- 基于钢轨图像频域特征的钢轨波磨检测方法被引量：19
- 2016年
- 通过统计分析钢轨图像中钢轨波磨线和背景线的傅里叶变换系数,发现波磨线的能量集中在频率比较低的区间,而背景线的能量分布比较分散。基于此钢轨图像的频域特征提出了新的钢轨波磨检测方法。首先设计并采用基于位置加权的钢轨定位算法,以快速从轨道图像中提取出钢轨的图像;然后基于钢轨图像每列的傅里叶变换特征,提出频率阈值法和累积能量阈值法2种钢轨波磨线识别算法;最后依据识别出的钢轨波磨线的连续性判定钢轨的波磨区间。结合实际线路的轨道图像,采用新方法和传统方法进行钢轨波磨检测效果的对比试验。结果表明:新方法的精准率和召回率分别为92.19%和97.25%,比传统方法提高了约4%和11%,检测速度也提高了1倍以上。
- 李清勇章华燕任盛伟戴鹏李唯一
- 关键词：钢轨波磨傅里叶变换
- 基于改进的压入与重标记算法的图割在GPU上的实现被引量：1
- 2014年
- Graph Cuts一直是应用于图像处理领域的一种重要方法。近些年特别在CUDA出现后,图像处理器逐渐成为能够编程的高层次多核心并行处理器。在GPU高性能计算平台上并行实现基于压入与重标记算法的Graph Cuts能够提高算法的运算性能,对于扩大Graph Cuts在图像处理领域的应用范围很有研究价值。首先将压入与重标记算法在GPU上进行并行化,通过CUDA的纹理内存技术来优化和改进并行化地压入与重标记算法的Graph Cuts。最后经实验证实,改进使算法性能得到有效提高。
- 李晔于双元罗四维
- 关键词：图割CUDA图形处理器
- A straight-line-based vanishing point detection method for railway environmental images
- In this paper, we present a method of estimating the vanishing point from the railway environment images. Vani...
- Xinlan JiangXiaoyue LuoSiwei LuoGuohao LyuShengchun Wang
