李佐勇
- 作品数：230 被引量：204H指数：9
- 供职机构：闽江学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生交通运输工程电子电信更多>>
- 融合视觉感知和等周理论的图像阈值分割被引量：4
- 2011年
- 提出一种融合视觉感知和等周理论的图像阈值分割方法。此方法先利用人类视觉感知的特性来寻找候选阈值所在的灰度区间,然后将等周理论中的等周率作为准则从候选阈值中挑选出最佳分割阈值。在工业无损检测等一系列图像上的实验结果表明,与现有的几种经典阈值分割方法相比,本文方法的分割效果更好。
- 李佐勇刘传才
- 关键词：视觉感知图论阈值选择图像分割
- 红外图像统计阈值分割方法被引量：21
- 2010年
- 经典的统计阈值方法采用某种形式的类方差和作为阈值选择的准则,未考虑实际图像的特性,对目标和背景具有相似统计分布的图像的分割效果不甚理想。为此,利用阈值分割后两个类的标准偏差定义了一个新的阈值选择准则,并通过最小化此准则选择出最佳分割阈值。通过一系列实际图像上的实验结果表明,与现有的几种经典阈值分割方法相比,本方法分割图像的效果更好,尤其是对红外图像分割的效果更为明显。
- 李佐勇刘传才程勇赵才荣
- 关键词：图像分割阈值方法
- 一种去除图像椒盐噪声的方法
- 本发明涉及一种去除图像椒盐噪声的方法，包括如下步骤：A、识别p<Sub>i,j</Sub>是否为椒盐噪声点；B、当p<Sub>i,j</Sub>为椒盐噪声点时，获取以像素点p<Sub>i,j</Sub>为中心的3×3局部...
- 李佐勇刘伟霞
- 文献传递
- 一种改进的中文ALICE智能问答方法及系统
- 本发明公开了一种改进的中文ALICE智能问答方法及系统。本发明方法以词为单位构建知识树节点，并对用户输入的句子进行分词，得到词列表；对词列表中的每个中文词生成同义词列表；如果中文同义词列表中的词与知识树节点匹配则取出模板...
- 杨晓燕陈子扬张鸿荣徐戈李佐勇
- 文献传递
- 基于全局交叉注意力的双目图像超分辨率重建方法
- 本发明涉及一种基于全局交叉注意力的双目图像超分辨率重建方法。提出了基于全局交叉注意力的立体图像超分辨率网络（Global Cross‑Attention Based Stereo Image Super‑Resoluti...
- 曾坤李佐勇张轩铭郭锋洪茂雄唐郑熠
- 一种基于分组运动增强的特征匹配方法
- 本发明涉及一种基于分组运动增强的特征匹配方法，属于计算机视觉技术领域。本发明方法提出一种分组运动增强模块GME，沿信道维度对运动场进行分组，以学习多种运动模式，使得网络能够准确地识别不同运动模式下的内层。本发明能有效地感...
- 赖桃桃张一凡康政李佐勇
- 基于改进的数学形态学医学影像分割算法被引量：6
- 2011年
- 研究图像优化分割特征提取问题,医学影像图像分割速度慢,特别是图像分割后分辨率低,清晰度不高。为解决上述问题,结合数学分析方法,提出了改进的形态学医学图像分割算法。在医学图像分割之前,采用sobel边缘检测算子对图像边缘进行预处理,利用数学形态学开运算型边缘检测算子对图像边缘锐化,利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像。最后得出最终分割后的图像。仿真结果表明,提出的算法,能够更好的保留医学图像分割的边缘信息,提高的医学图像的分辨率,具有一定的实用性为分割图像提供了参考。
- 胡锦美李佐勇
- 关键词：图像分割医学影像边缘检测算子数学形态学
- 一种基于深度学习的两阶段图像去雾网络被引量：6
- 2020年
- 雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种端到端的两阶段去雾深度神经网络算法。将图像去雾和图像超分辨率重建相结合,先利用编码器-解码器预测低分辨率雾霾残留图像,再利用亚像素卷积和残差块重建出原始分辨率雾霾残留图像,最后预测出原始分辨率无雾图像。在合成和真实有雾图像上的实验表明,该算法在定量评价和定性评价中均优于对比算法。
- 吴嘉炜余兆钗余兆钗刘维娜李佐勇
- 关键词：图像去雾超分辨率重建图像恢复
- 基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法
- 本发明涉及一种基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法。首先将输入数据通过多个并行的主干网络分支，提取水声信号不同层级的特征信息；其次，辅以通道、空间注意力模块对水声信号的通道和空间维度分别进行加权，调节不同通道和空...
- 颜佳泉王越李佐勇
- 一种基于改进SSD模型的自动扶梯乘客姿态异常检测方法
- 本发明涉及一种基于改进SSD模型的自动扶梯乘客姿态异常检测方法。该方法将改进的单镜头检测器（SSD）算法，用于自动扶梯乘客姿势异常检测。首先，SSD网络的VGG16网络部分被Mobilenetv2网络取代，这使得模型结构...
- 李佐勇陈健许腾叶伟华郑祥盘
