陈源
- 作品数：3 被引量：40H指数：2
- 供职机构：浙江师范大学数理与信息工程学院更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划浙江省科技计划项目浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合SVM和分形维数的多特征红外人造目标提取被引量：2
- 2013年
- 研究了红外图像中人造目标的提取.首先,通过计算红外图像目标的分形维数确定红外目标和背景的大致区域;然后,分别提取目标图像和背景图像的灰度级特征(邻域中心像素亮度、邻域中值亮度和邻域平均亮度),再利用支持向量机(SVM)进行训练,并尝试用不同的核函数及其参数建立最适当的区分目标和背景像素点的模型,进而把红外图像像素点分成目标和背景2类;最后,利用构建的模型实现红外图像中人造目标的提取.实验结果表明,用该方法建立的分类模型可以有效地提取红外图像中的人造目标.
- 张长江陈源赵翠芳杨丽丽
- 关键词：SVM分形维数红外图像
- 基于联合双边滤波器的Kinect深度图像滤波算法被引量：25
- 2014年
- 针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象,直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题,提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理,将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入,首先,用高斯核函数计算出深度图像的空间距离权值和RGB彩色图像的灰度权值;然后,将这两个权值相乘得到联合滤波权值,并利用快速高斯变换替换高斯核函数,设计出联合双边滤波器;最后,用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明,所提算法应用在人体动作识别和跟踪系统后,可显著提高在背景复杂场景中的抗噪能力,识别正确率提高17.3%,同时所提算法的平均耗时为371 ms,远低于同类算法。所提算法保持了联合双边滤波平滑保边的优点,由于引入彩色图像作为引导图像,去噪的同时也能对黑洞进行修补,因此该算法在Kinect深度图像上的去噪和修复效果优于经典的双边滤波算法和联合双边滤波算法,且实时性强。
- 李知菲陈源
- 关键词：深度图像KINECT
- 水果自动识别的BP神经网络方法被引量：13
- 2010年
- 针对多种水果混合的图像,对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理;为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞,借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边,并基于数学形态学算子填充孔洞。再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征,用200幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本,然后利用构造的样本对BP神经网络进行训练和测试。实验结果表明,所提出的方法能够获得很高的正确识别率,能够有效地将同一幅图像中的不同水果识别出来。
- 陈源张长江
- 关键词：BP神经网络二值化标签化MATLAB
