何凯
- 作品数：6 被引量：10H指数：1
- 供职机构：华南理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：广东省工业攻关项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 基于脉冲耦合神经网络的拉曼光谱定性分析
- 2010年
- 通过对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)和拉曼光谱定性分析的研究,提出了基于PCNN的拉曼光谱定性分析方法。首先,利用PCNN神经元的疲劳与不应期特性将拉曼光谱数据进行编码;然后,基于改进的Horspool算法将检测样品对应编码与基码数据库中的所有基码逐一匹配,并得到各对应的匹配相似度,进而判定样品类别。相关实验和数据分析证明了该文方法的准确性和有效性。同时,该文方法避免了目前基于谱模版定性分析方法中待测样品拉曼光谱特征谱峰难以确定以及匹配分析冗余度高等不足,且对存储空间的要求仅为后者的5.8%。
- 王成黎绍发吴正洁何凯黄耀熊
- 关键词：脉冲耦合神经网络激光拉曼光谱相似度HORSPOOL算法
- 基于简化PCNN的车牌定位算法被引量：9
- 2010年
- 为了提高车牌定位效率,提出一种混合简化脉冲耦合神经网络(PCNN)和快速连通域标记的车牌定位算法。基于简化PCNN进行图像增强,利用车牌字符的连通域特征、纹理特征和结构特征对增强后的二值图像进行过滤、筛选,得到图像中大致车牌区域,再对所得区域左边界起始的左扩展区域做垂直投影,确定车牌中汉字区域,从而定位车牌。实验结果表明,该算法性能优于其他车牌定位算法,其定位准确率为97.5%。
- 王成黎绍发何凯
- 关键词：车牌定位连通域标记
- 基于PCNN的彩色图像混合噪声滤除被引量：1
- 2010年
- 针对基于阈值线性衰减输出带权均值型脉冲耦合神经网络(L&A-PCNN)的彩色图像混合噪声滤除在进行图像滤波时易产生噪点误判,从而导致污迹斑的问题,结合混合噪声性质,以及PCNN模型的点火特征,对L&A-PCNN算法做出进一步改进,建立新的噪点判断方法,提出基于L&A-PCNN的彩色图像混合噪声滤除改进型算法,仿真实验证明了其有效性。
- 何凯黎绍发王成
- 关键词：脉冲耦合神经网络混合噪声
- 基于改进型PCNN的图像混合噪声滤除方法
- 图像在形成和传输的过程中不可避免的会受到噪声的污染,从而对图像的视觉效果和后续处理带来不利的影响,甚至直接影响到后续处理的效果。在实际的应用中,图像往往不止受到一种噪声的影响,而是受到多种噪声构成的混合噪声的影响,所以对...
- 何凯
- 关键词：脉冲耦合神经网络自适应灰度图像彩色图像
- 基于LVS集群负载均衡算法的改进与实现
- 随着计算机应用的越来越广泛、越来越深入，人们对计算机性能的要求也越来越高，而一般的计算机单机不具备处理大量数据及数据流量的能力，实际证明如果单靠提高计算机硬件的性能，那么也难以提高整个计算机系统的性能，满足实际应用的需要...
- 何凯
- 关键词：集群负载负载均衡协同工作数据流量
- 文献传递
- 基于改进PCNN的彩色图像混合噪声滤除
- 2011年
- 基于L&A-PCNN模型的彩色图像混合噪声滤除算法存在算法调试须人工干预、对彩色图像滤波易出现污迹斑等问题。针对上述不足,提出一种彩色图像混合噪声自适应滤除算法。通过理论和实验分析获得L&A-PCNN模型关键参数的自适应定义和滤波算法中图像噪点的判别方法。实验结果表明,相比L&A-PCNN算法,该算法的PSNR有9%～18%的提高,处理后图像的视觉效果更好,并具有较好的自适应性和健壮性。
- 王成黎绍发何凯涂泳秋
- 关键词：脉冲耦合神经网络混合噪声彩色图像
