题名 基于高频方差熵清晰度评价函数的聚焦三维测量方法
被引量：10
1
作者
刘斌 谯倩 赵静 张子淼 李志伟 张宝峰
机构
天津理工大学天津市复杂工业系统控制理论及应用重点实验室 天津理工大学电气电子工程学院 天津职业技术师范大学天津市高速切削与精密加工重点实验室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期202-210,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61975151,61308120) 天津市“项目+团队”重点培养专项(XC202054) +2 种基金 天津市科技发展战略研究计划项目(18YFCZZC00320) 天津市科技计划项目(18ZLZNGX00040) 天津市自然科学基金(青年基金项目)(19JCQNJC04200)。
文摘
图像清晰度评价函数是聚焦恢复深度法(Depth from Focus,DFF)实现三维形貌测量的核心,直接决定了深度方向的测量精度。文中提出了一种基于高频方差熵的图像清晰度评价函数,与常用函数对比了清晰度比率、灵敏度因子两个定量指标,结果表明所提函数优于常用函数。通过对所提函数获得的清晰度评价曲线进行高斯曲线拟合,实现了深度方向聚焦位置的精确计算。对文中方法开展了聚焦重复性与标准台阶高度测量测试,重复性聚焦实验的测量标准差为2.82μm,台阶高度测量标准差为12μm,验证了文中方法用于高精度非接触三维测量的可行性。
关键词
三维形貌 图像清晰度评价函数 高频方差熵 高斯拟合
Keywords
3D profile image sharpness evaluation function high-frequency component variance weighted entropy Gaussian fitting
分类号
TN29
[电子电信—物理电子学]
题名 G-LBP和方差投影交叉熵的人脸识别
被引量：7
2
作者
胡敏 余子玺 王晓华 任福继 何蕾
机构
合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 德岛大学先端技术科学教育部 合肥工业大学理学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期82-89,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61432004 61672202) +3 种基金 国家自然科学青年基金项目(61300119 61502141) 安徽省自然科学基金项目(1408085MKL16 1508085QF128)
文摘
针对基于Gabor特征识别人脸时存在数据维数大及冗余等问题,将变换后的频域特征转换到空间域,提出一种新的特征描述算法G-LBP。为了进一步提高系统的稳定性及精度,丰富人脸描述特征,从熵值角度对人脸进行补充描述。针对方差投影熵在特征描述上,忽略了行列之间的交互信息,定义了方差交叉投影熵。最后,基于BP神经网络对两种不同的特征空间进行决策层加权融合完成人脸识别。实验结果表明,G-LBP特征提取方法降低了数据间的冗余,且能保留有效地判别信息;方差投影熵和方差交叉投影熵丰富了人脸特征的描述;决策层加权融合的方法较好地发挥分类器间的集成作用,最终有效地提高了人脸的识别率,与其他文献的算法相比,也证明了该方法的有效性。
关键词
人脸识别 方差 投影熵 G-LBP BP神经网络
Keywords
face recognition variance projection entropy G-LBP BP neutral network
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 考虑税率的不确定国际投资组合问题研究
3
作者
马笛 黄晓霞 崔光日
机构
郑州航空工业管理学院经济学院 北京科技大学经济管理学院
出处
《运筹与管理》
北大核心
2025年第1期193-198,I0079-I0081,共6页
基金
北京市社会科学基金重点项目(23GLA006) 河南省哲学社会科学规划青年项目(2024CJJ212) 河南省哲学社会科学教育强省研究项目(2025JYQS0302)。
文摘
为了寻求更好的投资收益,越来越多的投资者关注国际投资组合。本文研究了复杂国际投资环境下,面对不确定的证券收益、汇率和税率如何进行投资决策的问题。为此,本文建立了考虑税率的不确定国际投资组合均值—方差—熵模型。在此基础上我们应用美国纳斯达克和纽约证券交易所部分股票的数据,给出了在股票和无风险资产上的最优投资分配,并分析了在国际投资组合中是否使用外汇远期合约规避汇率风险,以及投资决策时考虑不确定税率的必要性问题。研究发现当投资者风险容忍水平较低时应通过远期合约规避汇率风险;而当投资者风险容忍水平较高时应选择没有远期合约的投资组合。实验结果还显示投资决策不能忽略不确定税率,并且应尽可能地给出更为精确的不确定税率分布。此外,本文还对最优投资组合和等权重投资组合做了比较和期后检验,结果表明通过本文模型得到的最优投资组合表现优于等权重投资组合。
关键词
不确定理论 均值—方差 —熵 模型 国际投资组合 不确定汇率 不确定税率
Keywords
uncertain theory mean-variance-entropy model international portfolio selection uncertain exchange rate uncertain tax
分类号
F830.59
[经济管理—金融学]
题名 一种自适应的数字图像信息隐藏算法
被引量：2
4
作者
司银女 康宝生
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第9期49-51,121,共4页
基金
陕西省自然科学基金(2005A14)
文摘
给出一种新的自适应数字图像信息隐藏算法。在传统混合算法的基础上,根据公开图像本身的像素分布和颜色特点,对混合系数进行改变。算法结合图像的局部特征,充分利用人类视觉的各种掩蔽特性自适应地嵌入秘密信息,对原图像所作的改变具有很好的不可见性。算法简单、信息隐藏量大,且具有一定的鲁棒性。
关键词
自适应 峰值信噪比 数字图像置乱 数字图像隐藏 方差熵
Keywords
Adaptive Peak signal to noise ratio Digital image scrambling Digital image hiding Square difference Entropy
分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于自适应频域滤波的红外弱小目标检测技术
被引量：3
5
作者
张华良 谢永杰 张颂 赵岩 焦姣
机构
西北核技术研究所
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期630-634,共5页
文摘
研究复杂背景下弱小目标检测问题对提高靶场光电设备探测能力具有重要意义。根据红外图像的背景复杂程度,提出一种自适应高斯高通滤波算法。该算法利用改进中值滤波器对图像进行降噪,采用图像方差加权熵,定量描述红外图像背景复杂程度,根据图像背景复杂程度自动调整滤波器截止频率,实现不同背景下红外弱小目标自动检测,并利用靶场实测光电图像对算法进行了验证。实验结果表明该算法能够有效地在不同图像背景下检测到弱小目标。
关键词
弱小目标检测 复杂背景 高斯高通滤波 方差 加权熵
Keywords
dim and small target detection complex background Gaussian high-pass filters variance-weighted information entropy
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 自适应双极性红外舰船目标分割算法
被引量：6
6
作者
赵菲 卢焕章 张志勇
机构
国防科技大学ATR国防科技重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2432-2438,共7页
基金
国家863计划项目(2009AA8100701)资助课题
文摘
红外舰船目标分割是红外海面场景中舰船目标自动识别的关键技术之一,通过阈值方法分割舰船因具有诸多优点而被广泛应用。已有阈值算法假设已知舰船和目标的能量强度关系(一般假设舰船亮度高于背景),但实际中波红外探测器所采集的图像易受环境影响,导致成像后舰船目标呈现双极性,使得已有的阈值方法难以自适应的分割舰船目标。为解决双极性舰船目标的自适应分割问题,该文提出一种新的最大化2维熵分割算法。算法首先利用图像的多尺度局部方差-熵变化量和梯度方向方差两个指标构建2维直方图,然后使用粒子群优化算法寻找最大化2维熵的最优阈值来对图像进行粗分割,随后在粗分割的基础上进行迭代精分割获得准确的目标分割结果。实验结果表明,该文算法能够在舰船目标呈现双极性的情况下均获得较好的分割结果。
关键词
目标检测 红外舰船分割 双极性目标 多尺度局部方差 .熵 变化量 梯度方向方差
Keywords
Target detection Infrared ship segmentation Bilateral polarity target Multi-scale local variance-entropy variety Variance of gradient direction
分类号
TN911.74
[电子电信—通信与信息系统]
题名 一种基于极化圆周SAR图像的陆上桥梁提取方法
被引量：1
7
作者
谭向程 安道祥 陈乐平 周智敏
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021年第3期402-415,共14页
基金
湖南省自然科学基金(2020JJ5661) 国家自然科学基金(61571447) 装备预研基金(61404130304,61404130311,61404130309)。
文摘
桥梁作为重要的人造目标,一直都是合成孔径雷达(SAR)图像解译的重要对象之一。目前针对桥梁检测问题已开展了较多研究,核心思想是:首先提取出河流水体,然后再根据河流与桥梁的位置关系检测桥梁。然而,已有的桥梁检测方法依赖于河流提取,很难实现陆上桥梁检测。因为陆上桥梁下方的背景不再是河流,而是陆地,其散射特性、形状分布与河流不同,不能采用传统的水体提取方法来检测陆地背景,进而无法利用桥梁的位置先验知识定位桥梁。针对该问题,该文提出了一种基于极化圆周SAR(CSAR)图像的陆上桥梁检测方法。首先,利用观测场景的圆周极化熵(CPE)实现疑似桥梁目标与陆地背景的分离(该实验中桥梁的CPE均值为0.4018,陆地背景的CPE均值为0.7819,两者具有明差别);然后,根据地物目标的极化熵方差特征和桥梁尺寸特性,抑制虚假目标;最后,根据桥梁的几何特征实现陆上桥梁的准确提取。该文所提方法解决了传统桥梁检测方法需要基于河流提取结果才能实现桥梁检测的问题。机载L波段极化CSAR实测数据处理结果证明了所提方法的正确性、有效性和实用性。
关键词
极化CSAR 桥梁检测 陆上桥梁检测 全方位散射特征 圆周极化熵 极化熵 方差
Keywords
Polarization Circular SAR(CSAR) Bridge detection Land bridge detection Omnidirectional scattering feature Circular Polarization Entropy(CPE) Polarization entropy variance
分类号
TP701
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
