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一种新的基于多尺度几何分析的图像融合方法被引量：4: 2013年; 基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Contourlet)变换(NSCT)和Beamlet变换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet变换进行边缘检测,然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标准方差系数的融合规则;经过一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表明,与传统的融合方法相比较,本文方法能够有效减少噪声对融合图像的干扰,增强了融合的线性细节表达能力,提高了信息量。; 沈瑜党建武王阳萍冯鑫罗维薇; 关键词：图像融合 BEAMLET变换聚类分割

基于多尺度与注意力机制的图像隐写分析: 2024年; 针对目前隐写分析算法对图像复杂纹理区域特征表征能力较弱的问题,提出一种基于多尺度特征融合和注意力机制的隐写分析模型。该模型首先使用空域富模型滤波器对输入图像进行预处理,提取噪声成分残差,降低图像本身内容的影响;其次使用多尺度并行网络提取信号,增强对细微特征的学习;然后引入注意力机制对特征进行自适应加权,强调重要通道特征在分类中的作用,同时抑制非重要通道特征对分类的影响;最后提出一种协方差池化对深度神经网络学习后的各特征之间的相关性进行建模,并选取牛顿迭代法求解平方根矩阵,使网络训练更加高效。实验结果表明:在小波权重隐写算法0.5 bit/像素嵌入率的条件下,所提模型准确率达到了88.6%,证明了所提方法的有效性。; 李萌罗维薇刘长龙; 关键词：隐写分析卷积神经网络

JPEG图像隐写快速检测系统: 本实用新型属于信息安全技术领域，尤其是JPEG图像隐写快速检测系统，针对现有的图像隐写检测装置不便于调节高度的问题，现提出如下方案，其包括检测装置和设于检测装置下方的调节箱，所述检测装置的底部固定安装有支撑板，且支撑板、...; 罗维薇王文润刘少伟

一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法: 本发明提供了一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法，依次执行以下步骤：(1)初始化，给定程序的运行参数，输入彩色图像；(2)利用矢量梯度计算方法获取彩色图像的梯度；(3)利用形态学重建理论对梯度图像进行自适应梯度重建...; 雷涛加小红罗维薇王履程

OFDM技术在无线局域网中的应用: 2005年; 文章着重介绍了正交频分复用 (OFDM )的原理、优缺点。; 罗维薇; 关键词：OFDM 正交频分复用无线局域网

一种基于单通道EEG的疲劳驾驶检测方法: 本发明提供一种基于前额单通道EEG的疲劳驾驶检测方法，融合前额单通道脑电(EEG)内嵌眨眼电位(EBP)特征及EEG子带特征实现疲劳驾驶检测，包括：前额Fp1通道EEG数据采集及其预处理；基于信息互补理论，设计移动标准差...; 张冰涛严大川莫俊文宋昱泽王小敏李秀兰罗维薇王建尚

形状特征和置信传播在去除SIFT特征点错误匹配中的应用被引量：5: 2016年; 针对SIFT特征点匹配错误问题,提出一种置信传播与特征点形状特征相结合去除SIFT特征点匹配错误的算法.该算法分为4步:1)根据每个特征点的尺度信息、主方向信息以及匹配邻居特征点信息确定每个特征点邻域窗口的大小和方向,并计算每个特征点在邻域窗口内匹配邻居构成的形状特征;2)连接每个特征点与其最近的3个邻居特征点,构成置信传播网的基本框架;3)利用每对待确定特征点对的特征描述符之间的距离与其形状特征之间的距离生成置信传播网的证据函数,利用每对待确定特征点对与其邻居之间的空间关系生成置信传播网的相容函数;4)迭代计算每个特征点的置信度以及传递给邻居的消息,直至整个网络收敛,并通过最后得到的置信度确定初始匹配特征点对是否为误配.利用真实拍摄的图像和牛津几何视觉组数据库中的图像进行仿真实验,并与RANSAC算法、GTM算法以及BP_SIFT算法进行了比较,仿真结果表明,在召回率、准确率、丢失率和效率上,文中算法总体上优于上述3种算法.; 翟凤文党建武王阳萍罗维薇Muhammad Azim Asim; 关键词：特征点匹配 SIFT

基于图像识别的火灾报警系统设计被引量：3: 2016年; 目前有效控制建筑烟尘防止环境污染,是"洁净城市"的重要内容。在建筑工地、主要干道安装高清摄像头,对其进行有效监控,但监控视频无法自动识别出警情使得画面中有烟尘腾起时系统能够自动报警。本论文采用图像处理技术,结合软件程序设计,对火焰的基本特征进行提取分析,在判断有烟尘严重的情况下,在对话框中显示警情并输出提示,从而实现报警。; 罗维薇; 关键词：图像识别火灾报警软件设计

一种新的车道线快速识别算法被引量：6: 2011年; 针对现有的的车道线识别算法在复杂环境下识别率低、鲁棒性和实时性较差的问题,提出了一种基于形态学多结构元素建模的车道线快速识别算法。该算法首先对车道图像进行感兴趣区域提取,通过Canny算子对感兴趣区域进行边缘检测;然后利用具有车道模型特征的多结构元素进行车道线提取、霍夫变换,以及峰值检测点参数的筛选,从而得到实际车道左右标志线的参数以重建原车道线。仿真实验表明,该算法能在多种复杂环境下快速、准确地识别出车道标志线,且鲁棒性高。; 沈瑜罗维薇王小鹏雷涛; 关键词：感兴趣区域车道线检测霍夫变换鲁棒性

模糊局部信息C-均值聚类算法的修正被引量：2: 2016年; 针对模糊局部信息C-均值(fuzzy local information C-means,FLICM)聚类算法因其局部空间信息的局限性而导致图像分割结果存在误差的问题,改进FLICM算法的相似度测量因子,并考虑邻域空间距离、灰度信息以及灰度方差对分割效果的影响,提出一种用于图像分割的模糊局部信息C均值的修正算法(WFLICM).实验结果表明,WFLICM能够估算邻域像素的衰减程度,提高图像的分割性能,在抑制噪声的同时更好地保留图像细节,且具有更好的抗噪鲁棒性.; 罗维薇加小红; 关键词：模糊C均值聚类邻域信息灰度信息灰度方差

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