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基于有序最小值与小波滤波的高光谱图像宽条带去除方法: 一种基于有序最小值与小波滤波的高光谱图像宽条带去除方法，从高光谱成像机理和条带噪声产生机理以及条带噪声分布的特点出发，利用小波多尺度分解去除条带噪声，充分考虑了小波多尺度多方向性的特点和条带噪声具有方向性的优势相结合，不...; 黄世奇张婷刘哲张玉成黄文准

一种快速单幅图像去雾新方法被引量：4: 2017年; 为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的图像对比度、清晰度下降,本文提出了一种基于改进的双边滤波器的快速有效的去雾新方法.该方法引进了本文首次发现的简洁高效的"类高斯核",代替传统双边滤波器的高斯核.改进的双边滤波器具有很好边缘保持特性,用该滤波器来准确优化雾天大气传输率的估计,大大提高了计算效率;在大气光值估计中,对暗通道和原图两个区间亮度最大值,进行加权平均,精确的估计出雾天大气光值.本文算法具有很快的处理速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,获得较好的图像颜色.; 刘哲黄文准黄世奇; 关键词：图像去雾大气散射模型图像处理

各国制造业发展实践与理论的比较研究被引量：1: 2005年; 本文通过比较欧美日发达国家、拉丁美洲发展中国家和东亚“四小”以及中国制造业的发展轨迹,结合现有的产业理论,总结了制造业发展的一般规律。; 刘哲孙林岩; 关键词：中国制造业

基于对数似然估计的目标定位跟踪新方法被引量：1: 2017年; 为避免无源定位中的迭代运算,本文针对多站测角无源定位非线性观测方程,提出利用对数似然估计将其进行伪线性化处理,从而实现目标位置的闭式解算.首先,在基于二维测角观测量的前提下,提出利用对数似然估计法将非线性观测方程转化为伪线性观测方程的数学模型,并推导出用于目标定位算法的闭式解.接着,利用"当前"统计机动模型和卡尔曼滤波,实现对目标的精确跟踪定位.并通过仿真实验验证该闭式解的渐近最优性,从而验证文中理论的有效性.; 刘哲卫军胡黄文准黄世奇; 关键词：似然估计无源定位目标跟踪卡尔曼滤波

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法被引量：1: 2007年; 针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。; 郭雪松孙林岩刘哲; 关键词：支持向量机多类分类超球

一种用于提高精度的多叶面积测量方法: 本发明公开了一种高精度多叶面积测量方法，包括以下步骤：预先拍照准备；图像采集；图像几何校正；图像分割和二值化；亚像素边缘提取；计算载物台和叶子有效像素；去除孤立噪点；叶面积计算。本发明采用了图像亚像素边缘提取技术提高了叶...; 刘哲黄文准张善文; 文献传递

基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法被引量：1: 2017年; 提出了一种基于多尺度局部自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率算法,该算法不依赖于外界图像,仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块,利用非局部均值算法对相似子块进行加权求和来估计待复原图像,然后在复原图像上叠加最相似子块的高频细节图像,获得高分辨率图像。实验结果表明,本文算法不仅能很好地重构图像的高频细节,还能很好地恢复图像的纹理特征。; 刘哲黄世奇姜杰; 关键词：超分辨率多尺度非局部均值

基于快速非局部均值和超分辨率重建的图像降噪算法被引量：7: 2021年; 针对实际图像噪声强度变化范围宽,目前已有的图像降噪算法多数只能用于处理强度范围有限的噪声情况,结合快速非局部均值和基于深度残差卷积网的超分辨率重建,提出一种适用于不同噪声强度的图像降噪算法。利用改进的非局部均值算法和Boxfilter滤波器对图像进行初步降噪,再通过深度残差卷积网络对初步降噪的图像实现端到端的低分辨率图像超分辨重建。仿真实验结果表明:当噪声强度分别为15、25、40、50、60时,相比于其他经典降噪算法,新算法能获得更高的峰值信噪比和结构相似性,且随着噪声强度的升高,优势越来越明显;新算法适用于已知噪声水平的降噪,也适用于盲噪声降噪,且盲降噪性能优于其他经典降噪算法;此外,该算法还可以更好地恢复图像细节,产生较好的视觉效果。; 李静刘哲黄文准; 关键词：图像降噪非局部均值超分辨率

一种麦穗计数方法: 本发明提一种麦穗计数方法，包括以下步骤：(1)采集麦穗图像；(2)对采集的麦穗图像进行颜色空间转换；(3)对颜色空间转换后的图像进行图像分割，使得图像内的内容被分割为麦穗、耕地、麦叶和茎秆三部分；(4)对分割处理后的图像...; 刘哲张善文黄文准; 文献传递

基于引导滤波和多尺度局部自相似单幅红外图像超分辨率方法被引量：1: 2018年; 针对红外图像存在分辨率不高、对比度低的特点,提出了基于引导滤波和多尺度局部自相似性的红外单幅图像超分辨率算法。该方法引进了类高斯分布的类高斯核,在此基础上构建均值引导滤波器。该滤波器是一种线性边缘保持滤波器,可以得到图像的高频细节。根据图像的自相似性,对初始高分辨率图像和原始低分辨率图像进行分块,得到待匹配窗和搜索窗,根据非局部均值(NLM),待匹配窗图像块的值利用搜索窗中相似块的加权平均计算得到;利用图像自相似性,待匹配窗在搜索窗的邻域内进行匹配搜索,找到与待匹配窗最相似的匹配块,计算出最佳匹配块的高频细节图像块,与相似块的加权平均值相加,重构出高分辨率待匹配窗;最后,合并所有的超分辨率重构的待匹配窗,相邻图像块重叠区域的像素值使用平均融合得到,得到最终的超分辨率图像。实验结果表明,本算法不仅能很好地重构图像的高频细节,还能很好地恢复图像的纹理特征,得到的结果不仅边缘更清晰更真实,而且纹理更加丰富。; 刘哲黄世奇姜杰; 关键词：超分辨率多尺度

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刘哲