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冯国灿: 作品数：63 被引量：296H指数：8; 供职机构：中山大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信环境科学与工程更多>>

合作作者

基于概率图模型的图像纹理模型被引量：1: 2011年; 纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示。利用惩罚正则化方法,可以选择高斯图模型的邻域并估计参数,然后提取纹理特征进行纹理合成和分类。实验结果显示基于高斯图模型的纹理特征更加有效。; 杨关冯国灿陈伟福罗志宏; 关键词：纹理合成纹理分类

融合Nystrm方法的谱聚类算法(NSDcut)的图像分割被引量：1: 2012年; 为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystrm方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystrm方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明:NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.; 邹小林冯国灿; 关键词：图像分割谱聚类

保持细节的局部颜色迁移改进算法被引量：6: 2013年; 局部颜色迁移是指将一幅参考图像标定区域的颜色特征传递给目标图像的标定区域,使之具有与参考图像标定区域相似的色彩。Reinhard算法是一种经典的算法,它但它没有考虑图像的细节信息。在此基础上,提出一种基于图像色调和细节信息的局部颜色迁移算法,它综合考虑目标区域和参考区域的均值、标准差和梯度的信息,在进行色彩迁移的同时,兼顾目标图像本身的细节信息,通过权重可调,大大增加了颜色迁移的灵活性和实用性。; 陈海冯国灿; 关键词：图像处理

稻飞虱管理专家系统: 在收集有关稻飞虱资料、文献、数学模型及实验数据的基础上,笔者构建了稻飞虱管理专家系统,辅助稻飞虱测报和决策。本文主要介绍该系统的实现及功能。在构建知识库时,系统将知识与模型统一表示,从而将数学模型引入到专家系统.; 张润杰冯国灿; 关键词：稻飞虱专家系统数据库知识库模型库; 文献传递

稀疏模糊C均值聚类方法: 本发明提供了一种基于Witten的稀疏聚类框架的稀疏模糊C聚类方法；将FCM目标函数改写成各个函数项的和的形式，每一函数项都只跟一个属性有关；再给每一个属性赋予一个权重，并进一步改写为加权的各项函数和形式；对权重进行L1...; 冯国灿黎培兴丘宪恩邱燕艺汤鑫; 文献传递

基于局部二值模式和辨识共同向量的步态识别被引量：8: 2013年; 最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别。首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展。由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离。最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。将该算法在CASIA数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率。; 刘志勇冯国灿陈伟福; 关键词：步态能量图局部二值模式维数约减步态识别

人脸图像属性编辑方法、系统、计算机设备及存储介质: 本发明公开了人脸图像属性编辑方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法通过由编码器获取待编辑图像，将待编辑人脸图像解耦表征为隐表示，该隐表示中包含若干个表示人脸属性的隐单元；提取待编辑隐单元后，根据预设条件调整该待编辑隐单...; 李德芳陈伟福冯国灿; 文献传递

一种新变分方法在图像分割中的应用被引量：2: 2011年; 针对传统的水平集方法用于图像分割时速度较慢的现象,提出一种新的变分方法(PDE)。首先修改了CV模型的能量函数,然后用凸松弛方法将其转化为凸优化问题,并引入一个辅助变量,再采用高效和无条件稳定的AOS算法,测试实验获得了较好的分割效果。实验结果表明,所提出的变分方法(PDE)是可行有效的。; 罗志宏冯国灿; 关键词：图像分割水平集方法

基于正则割(Ncut)的多阈值图像分割方法被引量：6: 2012年; 在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点(L,P),采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度,从而构建基于灰度级的相似度矩阵,然后使用正则割(Ncut)进行分类,根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系,因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少;与现有的阈值分割方法相比,该算法能够单阈值和多阈值分割图像,因此具有更为优越的性能。; 邹小林冯国灿; 关键词：图像分割多阈值谱聚类相似度

一种基于L1-TV模型的图像修复算法: 2011年; 提出一种基于L1-TV模型的图像修复方法。在正则化框架下采用L1范数度量逼近项,增加了模型修复图像破损部分的能力。利用"变量分裂"思想和半二次光滑化技术,克服L1-TV模型的算法求解困难,使得新模型的解易于求出。与两个已有算法的对比实验结果表明,该算法在获得较高的修复效果的同时,可以显著地降低运算时间。; 刘志勇周玉芬冯国灿; 关键词：图像修复整体变分 L1范数