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题名基于小波变换的雾霾立体图像增强算法研究
被引量：5
- 1
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作者
邱奕敏
周毅
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
武汉大学计算机学院
中冶南方(武汉)信息技术工程有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期30-33,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.61201423
No.61105058)
校青年科技骨干培育计划项目(No.2014xz011)
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文摘
针对立体图像在雾霾环境下的质量问题,运用小波变换的多尺度特征,提出了一种雾霾环境下的立体图像增强算法,主要用于中度污染情况下的雾霾立体图像,以提高图像资源的清晰程度。该算法将原始雾霾立体图像的深度信息与多尺度小波分解相结合,在不同尺度下分解得到的小波高频子图中设置人为操控因子,调控对比度增强的强度;锐化分解后的小波低频子图边缘来突出整体轮廓。实验从PSNR指标、视觉效果和DMOS主观评价值三个方面验证了算法的成效,该方法的增强性能均好于传统的边缘锐化和四层小波变换方法,具备很好的图像边缘增强能力,细节保护能力,且与传统小波变换有相同的算法时间复杂度。
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关键词
立体图像
小波系数
图像增强
质量评估
雾霾
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Keywords
stereoscopic images
wavelet coefficients
image enhancement
quality assessment
fog and haze
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名MPLS恢复模型的仿真与实现
- 2
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作者
邱奕敏
陈建勋
陈黎
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第16期3755-3757,3767,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60705012/F030404)
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文摘
根据MPLS故障恢复机制的原理,采用功能强大的网络仿真软件NS-2作为工具,讨论了近年来网络研究的必然趋势——利用容错技术构造高可靠网络系统。通过原理模拟出一种MPLS网络的Global恢复模型,结合平均无故障时间和恢复时间等来验证该模型在网络发生故障时,依旧能保证系统的可靠性和可用性。通过延迟、吞吐量等仿真数据得出,采用适当的压缩算法能够加速数据在网络上的传送。在保证网络传输的稳定性和可靠性的同时,可供其它同类网络故障恢复仿真参考,也可以直接应用到实际网络中。
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关键词
多协议标签交换
网络仿真
故障恢复
NS-2
恢复机制
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Keywords
multiple protocol label switching
network simulation
fault tolerant
NS-2
recovery mechanism
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于特征代价函数的多目标跟踪算法
被引量：2
- 3
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作者
付晓薇
方康玲
邱奕敏
李曦
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机构
武汉科技大学
上海交通大学
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
2004年第4期416-418,共3页
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文摘
提出一种基于特征代价函数的多目标跟踪算法。根据目标在相邻帧间运动具有连续性以及包围窗口、灰度变化不大的特点,改进了一种代价函数。在跟踪的匹配过程中,启动卡尔曼滤波和预测目标匹配搜索区域,同时使用目标链记录目标最新的运动状态和特征值,从而保证运动跟踪的连续性和计数的有效性。
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关键词
动态图像
跟踪
目标链
卡尔曼滤波
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Keywords
dynamic image
tracking
object-chain
Kalman filter
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合卷积神经网络与哈希编码的图像检索方法
被引量：4
- 4
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作者
吴振宇
邱奕敏
周纤
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第21期21-26,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61373109)
湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB346)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB138)。
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文摘
为了提高图像检索的精度与速度,提出一种卷积神经网络与哈希方法结合的图像检索算法。该方法在深度残差网络的基础上构建了一个网络模型,将随机选取成对的图像(相似/不相似)作为训练输入,使用曼哈顿距离作为损失函数,并添加了一个二值约束正则项,促使训练好的网络输出为类二值码,再将类二值码阈值化为二值码,最后用于图像检索。在Caltech256数据集和MNIST数据集上的实验结果显示,文中方法的检索性能优于其他现有方法。
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关键词
图像检索
卷积神经网络
哈希编码
网络模型
图片对生成
网络训练
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Keywords
image retrieval
convolutional neural network
Hash coding
network model
image pair generation
network training
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分类号
TN911.7-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于卷积自编码和哈希算法的图像检索研究
被引量：2
- 5
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作者
周纤
邱奕敏
吴振宇
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2020年第11期105-110,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61373109)
湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB346,2019CFB138)。
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文摘
针对目前图像检索的精度和速度不高等问题,提出一种基于卷积自编码神经网络和哈希编码策略的图像检索方法。该方法使用在MNIST和Fashion-MNIST数据集上预训练的卷积自编码网络模型对实验图像数据集提取编码器特征来得到图像特征的深层表示。所提取的特征具有自编码和卷积神经网络两者的优点。然后使用哈希策略将这些深层表示进行编码,从而获得图像的二进制码,通过计算汉明距离的相似度对图像进行检索。在2个大型数据集MNIST和Fashion-MNIST上进行大量实验,与现有技术相比,该算法具有更高的查准率、查全率和平均检索率。
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关键词
图像检索
卷积自编码神经网络
哈希编码
卷积神经网络
汉明距离
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Keywords
image retrieval
convolutional autoencoder
hash coding
convolutional neural network
Hamming distance
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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