基于最小核值相似区算法的高分辨率遥感图像分割方法

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作者 薛峭 赵书河 《国土资源遥感》 CSCD 2011年第4期37-41,共5页

采用最小核值相似区算法(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,SUSAN)计算QuickBird图像的梯度,并采用标记控制的分水岭变换(Watershed Transform,WT)算法分割图像,取得了较好的结果。SUSAN方法能有效地检测图像梯度,对噪... 采用最小核值相似区算法(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,SUSAN)计算QuickBird图像的梯度,并采用标记控制的分水岭变换(Watershed Transform,WT)算法分割图像,取得了较好的结果。SUSAN方法能有效地检测图像梯度,对噪声不敏感;梯度值范围明确,不因图像而改变,为后续处理相关参数的选择提供了便利;亮度阈值容易确定,模板半径可选,具有很大的灵活性;适合于采用WT的遥感图像的分割。采用基于SUSAN梯度和NDVI的标记图像,利用形态学灰度图像重建方法修改梯度图像,能够有效地抑制梯度图像中大量的局部灰度极小值,提高WT图像分割的精度。 展开更多

关键词 最小核值相似区算法(SUSAN) 分水岭变换(WT) QuickBird图像 图像分割

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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法

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作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页

基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多

关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值

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基于四元数的改进型最小核值相似区边缘检测 被引量：3

3

作者 宋健飞 高莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期826-829,848,共5页

针对基于亮度和色度的彩色图像边缘检测在检测过程中忽略亮度和色度之间关联性而导致部分边缘不能有效地被检测出来的问题,提出了一种基于四元数的改进型最小核值相似区(SUSAN)边缘检测算法。首先,利用四元数矢量旋转原理将HSI颜色空间... 针对基于亮度和色度的彩色图像边缘检测在检测过程中忽略亮度和色度之间关联性而导致部分边缘不能有效地被检测出来的问题,提出了一种基于四元数的改进型最小核值相似区(SUSAN)边缘检测算法。首先,利用四元数矢量旋转原理将HSI颜色空间的三维信息映射成二维平面信息实现空间降维,同时引入标量V来综合表示H、S、I三通道之间的关系;然后,将标量V作为算子的核函数;最后,利用改进的SUSAN算子完成图像的边缘检测。实验结果表明,提出的算法针对色度相同、饱和度存在差异以及饱和度相同、色度存在差异的彩色图像,在边缘检测的定位误差率上降低了1.5%。在实际的应用中,能够更好地获得图像中的目标信息,同时也为后续的分割和识别研究提供更好的先验知识。 展开更多

关键词 彩色图像 四元数 空间降维 最小核值相似区 边缘检测

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基于改进灰狼优化算法的枪弹着靶快速定位方法

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作者 鲁旭涛 郭亚坤 +1 位作者 李静 郭晓宇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1157-1164,共8页

针对传统CCD(charge coupled device)交汇立靶采集的图像中,枪弹位置提取时采用背景差分法、互相关法所存在通用性差、耗时长的问题。通过对CCD精度靶图像弹丸提取所存在的问题进行深入分析,提出了基于改进灰狼算法的CCD精度靶图像弹丸... 针对传统CCD(charge coupled device)交汇立靶采集的图像中,枪弹位置提取时采用背景差分法、互相关法所存在通用性差、耗时长的问题。通过对CCD精度靶图像弹丸提取所存在的问题进行深入分析,提出了基于改进灰狼算法的CCD精度靶图像弹丸提取方法。首先,将子弹提取问题转化为在一定约束条件下,寻找灰度值最小连通区域问题。其次,建立了最小化区域灰度值模型、竖直光斑区域及低灰度区域剔除模型。然后,采用基于维度学习的狩猎(dimensional learning-based hunting,DLH)搜索策略的改进灰狼算法,来跳出局部最优解,进而提升求解性能。最后,在参数设定相同的条件下,采用改进的灰狼算法、灰狼算法、飞蛾扑火算法、互相关算法、背景差分法进行了对比试验。实验结果表明,在上述方案下,平均求解时间缩短至12 ms。同时,目标检测成功率达到了95%,相较其他对比算法,性能提升明显。 展开更多

关键词 IGWO算法 搜索策略 最小化区域灰度值模型 线阵CCD 着靶位置

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遗传算法优化最小二乘支持向量机的故障诊断 被引量：20

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作者 李锋 汤宝平 刘文艺 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期14-20,共7页

提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分... 提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分量,再选择表征故障调制特征的I MF分量并提取瞬时幅值能量作为故障特征输入到遗传算法分层优化好的采用多项式核的多类LS-SVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值能量矢量的不同表征各类故障的可分性;遗传算法分层优化惩罚因子和多项式核参数可以使LS-SVM摆脱对故障类型与模式编号映射关系先验知识的依赖,提高LS-SVM的故障预测精度和自适应诊断能力,并可以推广应用于线性、径向基、Sigmoid等核条件下的LS-SVM优化。一个深沟球轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。 展开更多

关键词 瞬时幅值能量 最小二乘支持向量机 遗传算法 多项式核函数 故障诊断

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基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法 被引量：41

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作者 张立亭 黄晓浪 +2 位作者 鹿琳琳 陈竹安 徐志宽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期218-224,共7页

为了去除伪角点和减少角点遗漏并且实现图像中角点的实时提取,提出了一种基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法。改进算法采用灰度差分与小模板相结合的方法筛选出初始角点集,并在此基础上对最小核值相似区（SUSAN）算法进行了... 为了去除伪角点和减少角点遗漏并且实现图像中角点的实时提取,提出了一种基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法。改进算法采用灰度差分与小模板相结合的方法筛选出初始角点集,并在此基础上对最小核值相似区（SUSAN）算法进行了改进并采用改进的SUSAN算法精化初始角点集;最后,通过计算初始角点的角点响应函数值并进行非极大抑制,以确定最终的角点。实验结果表明,改进算法能够准确提取图像中的角点并去除大量伪角点。此外,改进算法的角点检测时间显著减少,仅为原算法的4.7%,能够满足角点实时提取的需求。 展开更多

关键词 HARRIS算法 最小核值相似区算法 角点检测 实时 伪角点

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基于USAN的棋盘角点检测算法 被引量：4

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作者 朱伟兴 夏利兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期186-187,210,共3页

根据棋盘角点USAN区域几何结构的对称性,提出基于USAN的棋盘角点检测算法,该算法原理简单,容易实现,不仅能快速检测到角点,而且具有旋转不变性,用他可以检测实际拍摄的棋盘图像。通过实验结果表明该算法能快速准确地检测到从各个角度拍... 根据棋盘角点USAN区域几何结构的对称性,提出基于USAN的棋盘角点检测算法,该算法原理简单,容易实现,不仅能快速检测到角点,而且具有旋转不变性,用他可以检测实际拍摄的棋盘图像。通过实验结果表明该算法能快速准确地检测到从各个角度拍摄的棋盘图像的内部角点,有很强的实用性。 展开更多

关键词 同值收缩核区(USAN) 棋盘角点 最小核心值相似区域(SUSAN)

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框架变换耦合SUSAN的多聚焦图像融合算法 被引量：4

8

作者 靳霞 雳志豪 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第9期2425-2431,共7页

为解决当前多聚焦图像融合技术中存在块效应、对比度较低等不足,提出基于框架变换耦合SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)图像融合算法。将所有输入图像分解为低频子带和高频子带,利用最小核值相似区SUSAN构建特征... 为解决当前多聚焦图像融合技术中存在块效应、对比度较低等不足,提出基于框架变换耦合SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)图像融合算法。将所有输入图像分解为低频子带和高频子带,利用最小核值相似区SUSAN构建特征提取函数,得到低频和高频特征系数;基于人类视觉系统(human visual system,HVS)特性,分别建立低频和高频子带的融合准则,利用低频特征作为可见性融合措施,高频特征作为融合的HVS模型的纹理信息;利用逆框架变换合成融合图像。实验结果表明,与当前常用多聚焦图像融合技术比较,所提方法获得的融合图像在信息熵、均方根交叉熵、边缘信息评价因子和峰值信噪比的评价指标具有更大优势,融合图像细节完好,视觉质量更高。 展开更多

关键词 图像融合 框架变换 最小核值相似区 人类视觉系统 融合准则

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激光成像引信的目标识别方法研究 被引量：7

9

作者 周瑜 贺伟 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期267-272,共6页

为了高效准确地滤掉云烟雾等悬浮粒子,减少对激光成像引信工作的影响,采用了改进的Harris+最小核值相似区域(SUSAN)角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。改进算法在原有Harris和SUSAN算法基础上,利用8邻域模板标准差对目标像素点... 为了高效准确地滤掉云烟雾等悬浮粒子,减少对激光成像引信工作的影响,采用了改进的Harris+最小核值相似区域(SUSAN)角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。改进算法在原有Harris和SUSAN算法基础上,利用8邻域模板标准差对目标像素点进行初次筛选获得候选角点,经高斯滤波后,利用改进的角点响应函数值进行二次筛选,再通过非极大值抑制得到最终角点,最后利用矩形度对目标与干扰进行二次区分。通过理论分析和实验验证可知,95%的目标能被有效地识别出来。结果表明,该方法能高效准确地区分目标与干扰,同时满足实时性要求,为激光成像引信抗干扰方面提供了一定的理论参考。 展开更多

关键词 激光技术 目标识别 特征提取 HARRIS算法 最小核值相似区域算法

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前言 被引量：5

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作者 王文剑 于剑 高阳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1705-1706,共2页

随着传感器技术、存储技术、计算机技术和网络技术的迅猛发展以及人们管理与知识水平的提高,使得数据的膨胀趋势日益加剧,信息技术发展的瓶颈已不仅仅存在于数据的获取、存储与传输,而更受限于数据的加工、分析和利用.采用有效的人工智... 随着传感器技术、存储技术、计算机技术和网络技术的迅猛发展以及人们管理与知识水平的提高,使得数据的膨胀趋势日益加剧,信息技术发展的瓶颈已不仅仅存在于数据的获取、存储与传输,而更受限于数据的加工、分析和利用.采用有效的人工智能技术从大数据中获得抽象信息并转化为有用知识,是目前大数据分析所面临的核心问题之一. 展开更多

关键词 人工智能技术 网络技术 相似度量 约简算法 信息技术 高斯核函数 挖掘问题 启发式搜索 粗糙集 最小支持度

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USAN-AAM人脸特征点快速定位方法

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作者 鲁鹏 陈毅松 陈文广 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第8期3188-3190,共3页

基于反向合成算法的AAM(active appearance model)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出... 基于反向合成算法的AAM(active appearance model)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出了一种改进的AAM人脸特征点定位方法USAN-AAM。实验结果表明,与原方法相比,该方法对光线变化更鲁棒,定位精度也更高。 展开更多

关键词 主动表现模型 反向合成算法 同值分割吸收核区域

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基于单类支持向量机的工业控制系统入侵检测 被引量：5

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作者 张子迎 潘思辰 王宇华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1043-1050,共8页

针对工业控制系统数据非线性、高纬度和不平衡等难题,本文从提高工业控制系统入侵检测的准确性入手,结合单类支持向量机算法,提出一种单类支持向量机异常检测方法。该方法在核主成分分析过程中加入Fisher-Score算法,实现了对数据集的特... 针对工业控制系统数据非线性、高纬度和不平衡等难题,本文从提高工业控制系统入侵检测的准确性入手,结合单类支持向量机算法,提出一种单类支持向量机异常检测方法。该方法在核主成分分析过程中加入Fisher-Score算法,实现了对数据集的特征提取,降低了后续单类支持向量机入侵检测模型训练和识别的复杂度;同时加入免疫克隆选择和协同进化等策略,采用分层协同免疫粒子群参数优化算法对单类支持向量机参数进行寻优,增强算法的综合性能,解决了基本粒子群算法在单类支持向量机参数寻优过程中存在的易陷入早熟收敛和局部最小值等问题;最后构建了基于优化后的单类支持向量机算法的入侵检测模型,并进行对比实验验证。实验结果表明:优化后的检测模型在训练时间、学习泛化能力和检测性能上都有明显提升。 展开更多

关键词 工业控制系统 入侵检测 单类支持向量机 特征提取 Fisher-Score 核主成分分析 局部最小值 分层协同免疫粒子群算法

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