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复杂背景下毫米波弱小目标检测方法研究: 毫米波弱小目标检测是一个较新的研究领域。利用毫米波进行弱小目标检测相较于利用雷达、可见光、红外等技术手段进行检测有着独特的优势，在远距离侦查、防空预警等军事领域中，应用价值极高。　　远距离复杂背景下弱小目标的高精度检测是...; 耿龙; 关键词：弱小目标检测被动毫米波成像; 文献传递

基于膜计算的图像配准方法比较研究被引量：1: 2016年; 高精度配准是图像融合的前提。随着膜计算的深入研究,利用膜计算分布式的、并行的特点,我们先前已提出了两种在P系统框架下多模态图像配准算法,即GA-MCIR和DE-MCIR。首先简单阐述两种已提出的算法。然后,将卫星图像、红外与可见光多模态图像作用在所提的两种算法之上,并进行比较;对于卫星图像配准实验,DE-MCIR的平均互信息值为1.4306,标准差为0.00341;对于红外与可见光等多模态真实图像,DE-MCIR的平均互信息值为0.0125,标准差为0.00187。最后,比较实验的结果表明,相比于GA-MCIR,DE-MCIR具有更高的配准精度和鲁棒性。; 耿龙葛丽霞张铖方; 关键词：P系统多模态图像配准

毫米波弱小目标检测方法: 本发明公开了一种毫米波弱小目标检测方法，涉及图像处理方法技术领域，所述方法包括如下步骤：用改进的稀疏表示方法完成对测试图像的背景抑制；依据目标与背景杂波特征的先验信息，提出周边中心差方法再次完成对测试图像的背景抑制；联合...; 谢春芝高志升耿龙裴峥; 文献传递

毫米波弱小目标检测方法: 本发明公开了一种毫米波弱小目标检测方法，涉及图像处理方法技术领域，所述方法包括如下步骤：用改进的稀疏表示方法完成对测试图像的背景抑制；依据目标与背景杂波特征的先验信息，提出周边中心差方法再次完成对测试图像的背景抑制；联合...; 谢春芝高志升耿龙裴峥

基于差分进化P系统的多模态图像配准: 利用膜计算的极大并行特点,提出一种在P系统框架下的多模态图像配准(DE-MCIR)算法。设计了一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中一个对象表示一组浮动图像变换参数。使用改进后的差分进化算法优化对象,并使用所设计的两种转运规...; 高志升张铖方胡占强耿龙; 关键词：差分进化算法多模态图像配准 P系统; 文献传递

基于差分进化P系统的多模态图像配准: 利用膜计算的极大并行特点,提出一种在P系统框架下的多模态图像配准(DE-MCIR)算法.设计了一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中一个对象表示一组浮动图像变换参数.使用改进后的差分进化算法优化对象,并使用所设计的两种转运规...; 高志升张铖方胡占强耿龙; 关键词：差分进化算法 P系统; 文献传递

采用目标背景建模的毫米波弱小目标检测: 2016年; 基于被动毫米波成像特性,提出了改进的稀疏表示——圆周中心差(ISR-CSCD)算法来解决被动毫米波图像中弱小目标与背景区分度较弱,目标可提取特征较少的问题。该算法通过改进稀疏表示方法完成背景抑制与目标增强。依据目标与周围背景特征先验,提出了圆周中心差背景抑制算法对检测图像进行背景抑制。然后,融合改进稀疏表示方法和圆周中心差背景抑制算法的结果得到抑制了背景的目标增强图像。最后,基于恒虚警率的检测方法完成了弱小目标的检测。对不同场景下的毫米波图像进行了实验检测,结果表明,与主流算法图像稀疏表示(SR)法、鲁棒规则核回归牛顿算法(NRRKR),空时联合分类稀疏表示算法(STCSR)和累积中心与周边差异测量算法(ACSDM)相比,ISR-CSCD算法具有更低的虚警率、更高的检测精度、更强的鲁棒性。对各种虚警率、信噪比之下的毫米波弱小目标检测结果显示,ISR-CSCD检测率相对于其它算法平均提高了约15%。; 高志升耿龙张铖方胡占强; 关键词：被动毫米波成像弱小目标检测

基于相似图像检索与字典学习的图像去噪算法被引量：1: 2016年; 为了更好地分析与理解图像,需对图像进行去噪。提出一种基于相似图像检索与字典学习的图像去噪方法。首先,为了提高图像检索的准确度,对噪声图像进行初始去噪提高信噪比;然后使用初始去噪图像在图片库里进行基于SIFT特征的图像检索,使用匹配到的相似图像作为字典学习的样本,提高字典与噪声图像的相关性;最后进行高频补偿。卫星图像被用于去噪实验证明所提算法的优越性。与传统去噪方法相比,所提出的方法不仅获得较好的去噪效果,而且在一定程度上有效地抑制去噪带来的高频信息丢失。; 胡占强耿龙; 关键词：SIFT 字典学习

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耿龙