国家自然科学基金(61001139)
- 作品数：15 被引量：27H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于区域中心的交互式图像前景提取方法被引量：1
- 2020年
- 图像分割是从图像中提取有意义的区域,是图像处理和计算机视觉中的关键技术。而自动分割方法不能很好地处理前景复杂的图像,对此提出一种基于区域中心的交互式图像前景提取算法。针对图像前景的复杂度,很难用单一的相似区域描述前景,文中采用多个区域中心来刻画目标区域。为提升图像分割的稳定性,给出基于超像素颜色、空间位置和纹理信息的相似性度量方法;为确保图像分割区域的连通性和准确性,定义了基于超像素的测地距离计算方法。使用基于测地距离的超像素局部密度,来分析图像的若干区域中心;基于用户交互的方式来分析前景的区域中心,得到图像前景。经过大量彩色图像的仿真表明,在分割过程中利用少量的用户交互信息,可有效提升图像分割的稳定性和准确性。
- 汪昊刘向阳
- 关键词：交互式图像分割
- 基于稀疏卷积核的卷积神经网络研究及其应用被引量：5
- 2017年
- 针对卷积神经网络训练图像数据时,其学习到的卷积核是杂乱无章,没有规则的,提出了基于稀疏卷积核的卷积神经网络算法。该方法通过对平方误差代价函数加入稀疏约束项,在反向传播中修正卷积核时,使其学习到的部分卷积核近似于一阶微分梯度算子,即学习到的卷积核中部分值是0或者趋于0,可更好地来提取图像边缘特征。通过对手语图像数据及车牌图像数据进行训练的实验结果显示,其学习到的部分卷积核具有近似一阶微分的模板形式;并且相对经典卷积神经网络,该算法的识别正确率有所提高。
- 叶会娟刘向阳
- 关键词：卷积神经网络卷积核梯度算子
- 基于热方法的骨架提取算法被引量：2
- 2022年
- 骨架提取是形状表示的重要分支,在图像压缩、模式识别和形状匹配等领域中都有着广泛应用。本文提出一种基于热方法的骨架提取算法。该方法首先对目标区域构建三角网格,通过求解热传导方程找到距离增加的方向,再利用泊松方程还原测地距离。然后引入投票法的思想来确定骨架端点,通过路径回溯得到目标形状的连续骨架线。最后对终点聚类,检测并提取环形骨架。算法只需要求解2个稀疏线性方程组,因而具有鲁棒性强、精度高且易于操作等优点。同时,预计算中的一些信息可以被重复使用,减少内存占用和时间消耗。实验结果表明,该算法可将目标形状的骨架准确地提取出来。
- 苏辰耀刘向阳
- 关键词：测地距离投票法
- 基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测被引量：4
- 2022年
- 针对绝缘子自爆缺陷位置检测问题,提出了一种基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测的方法。通过构造基于Mask RCNN的绝缘子串分割模型,在获取的掩模图像中引入最小外接矩形提取绝缘子串图像,从而搭建基于Mask RCNN的自爆缺陷检测模型,检测绝缘子串中的自爆位置。结合两个模型,将绝缘子串位置及其自爆缺陷位置映射到原图。该方法在绝缘子串分割模型的验证集上,平均Dice达到0.822,在自爆缺陷识别模型的验证集上,平均IOU达到0.835,最终模型对缺陷位置识别准确率达到94.12%。
- 汪琦刘向阳
- 关键词：绝缘子
- 基于非均匀热扩散的交互式图像分割算法
- 2021年
- 交互式图像分割是图像分割中的重要分支,在现实生活和医学领域都有着广泛的应用。该文基于计算测地距离的热方法,引入了热扩散系数,提出了一种基于非均匀热扩散的交互式图像分割算法。该算法利用图像的颜色信息构造三角网格作为热扩散的媒介,首先由热方程找到距离增加的方向,再利用泊松方程还原测地距离。将前景中人工交互区域上的热流扩散速度增加,则前景不同部分之间的测地距离变小,消除了内部边界,通过设置外部边界分割限制条件,即可实现完整的前景分割。算法仅需求解两个稀疏线性方程组,鲁棒性强、精度高且更易于操作。同时,拉普拉斯算子和梯度算子的预计算可以被多次重用,减少了内存占用和时间消耗。大量交互式图像分割实验结果表明:该算法无需过多的用户交互信息,即可将现实图像中的复杂前景快速准确地分割出来。
- 孙凯月刘向阳
- 关键词：交互式图像分割测地距离三角网格
- 基于空间聚类和边缘梯度的图像分割算法被引量：3
- 2021年
- 提出一种结合空间聚类和边缘梯度信息的图像自动分割算法。在判断超像素颜色及纹理相似性的同时,进一步给出更加精确的分段边缘梯度计算方法,并采用测地距离来刻画超像素之间的相似性,使得分割结果更好地融合边缘不连续性与区域相似性。大量图像分割实验结果表明,该方法能更准确地找出分割边界,提高图像分割的准确性。
- 雍玉洁顾华
- 关键词：图像分割测地距离
- 基于逆幂法的组合稀疏约束主成分分析
- 2016年
- 讨论了在标准主成分分析的基础上增加L0罚,L1罚和L2罚约束条件,使主成分变得更加稀疏,以便于解释实际问题,运用逆幂法给出了求解目标函数的迭代算法.数据模拟实验展示了此算法在主成分的稀疏程度和累积贡献率上都取得了很好的效果.
- 李霞刘向阳
- 关键词：主成分分析非线性特征提取
- 组稀疏非负矩阵分解及其识别和聚类应用
- 2016年
- 在非负矩阵分解算法的基础上,设计了组稀疏约束,并给出了组稀疏非负矩阵分解算法.首先,介绍了非负矩阵分解算法及其稀疏变体;其次,设计了组稀疏非负矩阵分解,推导出迭代规则,并证明了算法的收敛性;最后,将组稀疏非负矩阵算法应用于人脸识别和聚类中,得到了同类算法中较好的效果.
- 吴泽芳刘向阳
- 关键词：非负矩阵分解人脸识别聚类
- 基于核心度和偏移量的社区检测算法
- 2020年
- 为减少社区检测算法中大量中间结果的计算对社区划分的影响,同时能够准确检测到网络的社区划分以及网络的核心社区,提出了一种基于核心度和偏移量的社区检测算法,其中核心度和偏移量定义了任意节点作为社区核心的程度。首先针对复杂网络的邻接矩阵,应用广度优先搜索算法计算网络中节点之间的边介数,基于边介数确定网络中每条边的权值,计算得到网络的加权邻接矩阵及全局距离矩阵;然后计算网络节点的核心度和偏移量,来确定社区的核心节点和核心社区;最后对其余节点进行划分以完成社区检测。在数据集Karate、Dolphins、Football上的实验结果表明,该算法具有很好的稳定性,并且可以很好地检测出社区结构,相比其他的方法,该算法复杂度更低,计算量更少,更高效。
- 辛慧英刘向阳
- 关键词：距离矩阵
- 基于改进力导向模型和局部密度的聚类算法被引量：1
- 2019年
- 在没有先验知识的前提下,聚类是分析样本集中不同类簇的有效方式。文中提出了一种基于改进力导向模型的聚类算法。为实现样本数据预处理的类内聚集和类间分离效果,设计了基于样本点局部密度和样本间距离的吸引力计算方法、基于样本点近邻连通图中边的介数的排斥力计算方法。实验结果表明,文中算法能够使得类内样本点更加聚集、类间样本点更加分离,可以有效地提高聚类的正确率。
- 刘风剑刘向阳
- 关键词：聚类
