方金凤
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 结合高斯加权距离图的图像边缘提取被引量：9
- 2014年
- 目的边缘是图像最为重要的特征之一,是图象分析与识别的基础。对于目标的分割、测量而言,边缘提取的连续性与抗噪性显得尤为重要,其可通过区域增长等算法提取目标区域,为抠图、统计测量提供必要的支持,本文以实现目标轮廓的有效提取为目的,提出一种结合高斯加权距离图的图像边缘提取方法。方法首先通过计算分块区域内像素间的高斯加权距离,获得高斯加权距离图,该图与原图相比,不仅可以较好地突出边缘轮廓,而且可以统一背景灰度。其次通过分析高斯加权距离图的灰度直方图,将灰度分为两类并计算类中心,以此作为无边缘活动轮廓(CV)模型的c1和c2参数,最后通过CV模型求解图像边缘。结果与其他边缘提取算法相比,该算法不仅具有较好的抗噪性,同时可以保证图像边缘提取的连续性。结论实验结果验证了本文算法的有效性。
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- 关键词：CV模型灰度直方图
- 一种彩色图像的同步去噪增强算法被引量：2
- 2014年
- 在彩色图像获取过程中,由于受到环境、设备等客观因素的制约,常得到含有噪声、对比度差的图像,这些对于后续图像分割与配准的准确性方面都产生较大影响,为此提出一种彩色图像的同步去噪增强模型.首先引入RGB与Ycbcr的变换及逆变换,构造了适用于彩色图像的自适应直方图均衡化偏微分方程.其次,通过计算本征矢与x轴的夹角统一梯度变化率、消除法相扩散,给出了彩色图像的PM模型.最后将上述两种模型通过增加系数调节项的方式进行融合,达到同步去噪增强的目的,实验结果验证了本文算法的有效性与实用性.
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- 关键词：图像去噪图像增强偏微分方程直方图均衡
- 基于深度学习的轨迹相似性度量方法研究综述
- 2025年
- 移动通信和传感设备技术的发展与应用,产生了大量轨迹数据,这些数据呈现出高维异构性、多粒度性和不确定性等特征,这使得传统基于点对匹配的轨迹相似性度量方法难以适用。近年来,研究者将深度学习技术用于轨迹相似性度量,旨在挖掘更多轨迹特征,提高计算效率,增强模型鲁棒性。对近年来基于深度学习的轨迹相似性度量方法进行系统性综述。阐述轨迹的相关定义;根据相似性度量方法分类框架,从度量表示形式(即序列表示与图表示)和学习策略(即表示学习、度量学习与对比学习)两个角度综述相关方法。从轨迹数据预处理、嵌入表示学习和相似性度量三个方面,对上述方法的实现原理及其特点进行详细对比分析;阐述了基于深度学习的轨迹相似性度量方法的常用数据集和评估指标,并对学习模型的来源、评估指标、时间复杂度和应用场景进行了归纳总结。分析了当前轨迹相似性度量方法所面临的挑战并对未来研究方向进行了展望。
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- 多视觉特征与K-centroid聚类的高分辨率遥感图像检索被引量：2
- 2017年
- 目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。
- 彭晏飞方金凤訾玲玲唐晓亮
- 关键词：遥感图像图像检索聚类
