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研究生数字图像处理教学模式与实验改革探索 被引量:11
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作者 张显斗 李倩 +2 位作者 王萌萌 刘硕 王毅刚 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2018年第3期162-165,共4页
从教学模式和教学实验两个方面分别进行了研究生数字图像处理课程教学改革的探索。教学模式以论文引导为主,跟踪相关领域国内外研究动态并激发学生自主学习兴趣。教学实验依据图像处理相关实际应用中的技术处理环节,分别在数字图像获取... 从教学模式和教学实验两个方面分别进行了研究生数字图像处理课程教学改革的探索。教学模式以论文引导为主,跟踪相关领域国内外研究动态并激发学生自主学习兴趣。教学实验依据图像处理相关实际应用中的技术处理环节,分别在数字图像获取——图像增强与分析——图像可视化三阶段增设白平衡算法、彩色图像处理和客观图像质量评价3项实验内容,使实验内容更加丰富并切近实践。该教学改革的探索方案有利于学生更全面地把握图像处理相关领域的发展动态,综合提高研究生科学研究素质和工程实践水平。 展开更多
关键词 数字图像处理 白平衡算法 彩色边缘检测 图像质量评价
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基于LCTF的水下光谱成像系统研制 被引量:5
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作者 宋宏 万启新 +8 位作者 吴超鹏 申屠溢醇 王文鑫 杨萍 贾文娟 李红志 黄慧 王杭州 詹舒越 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期44-50,共7页
水下光谱成像技术在水下目标物识别、海洋生态监测等领域有着重要作用。基于实际工程使用环境设计了基于液晶可调谐滤光片(LCTF)的水下光谱成像系统。该系统通过采用LCTF作为滤光结构以获得水下目标物的光谱信息。水下光谱成像系统在宽... 水下光谱成像技术在水下目标物识别、海洋生态监测等领域有着重要作用。基于实际工程使用环境设计了基于液晶可调谐滤光片(LCTF)的水下光谱成像系统。该系统通过采用LCTF作为滤光结构以获得水下目标物的光谱信息。水下光谱成像系统在宽光谱LED光源的照明下,进行水池实验获得了目标物在波长400~700 nm之间的31个通道光谱图像。对水下具有相似颜色的不同物体的光谱信息进行了讨论和分析,结果表明:该系统有助于水下目标物识别和分类。在海试中对珊瑚进行了原位观测,成功获取了珊瑚礁的水下光谱图像。该系统有望应用于海洋遥感、海洋生态环境监测等领域。 展开更多
关键词 水下光谱成像仪 光谱图像 LCTF 颜色识别
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面向无监督特征提取的结构化图嵌入 被引量:2
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作者 袁凤燕 尹学松 王毅刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3343-3349,共7页
特征提取是处理高维数据的最有效工具之一。然而,当前特征提取方法存在两个问题:一是它们没有同时捕捉数据的局部和全局结构;二是构建的图脱离数据的聚类数,没有与聚类相同的连通分量。为了解决这些问题,提出了面向无监督特征提取的结... 特征提取是处理高维数据的最有效工具之一。然而,当前特征提取方法存在两个问题:一是它们没有同时捕捉数据的局部和全局结构;二是构建的图脱离数据的聚类数,没有与聚类相同的连通分量。为了解决这些问题,提出了面向无监督特征提取的结构化图嵌入方法(structured graph embedding, SGE)。通过构建数据表征的K近邻和使用最小二乘回归,SGE能够同时保持数据的局部与全局相关结构。而且,SGE对表征图的拉普拉斯矩阵施加秩约束,使构建的最优图具有与c个聚类一致的c个连通分量,从而能揭示数据的聚类结构。因此,SGE能够找到更有判别力的投影。在多个真实数据集的实验表明,SGE优于其他主流降维方法。特别是在PIE数据集上,SGE的聚类精度比LRPP_GRR的聚类精度高出18.7%。这些结果表明SGE方法可以有效降低数据维数。 展开更多
关键词 特征提取 局部结构 秩约束 最小二乘回归
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鲁棒结构正则化非负矩阵分解 被引量:1
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作者 董文婷 尹学松 +1 位作者 余节约 王毅刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期794-799,共6页
现有的非负矩阵分解方法既忽略数据的非局部结构,又难以有效应对噪声和野值点。为了解决上述问题,提出一种新的用于聚类的鲁棒结构正则化非负矩阵分解算法。所提出的算法分别构建一个近邻图和一个最大熵图描述数据的局部结构和非局部结... 现有的非负矩阵分解方法既忽略数据的非局部结构,又难以有效应对噪声和野值点。为了解决上述问题,提出一种新的用于聚类的鲁棒结构正则化非负矩阵分解算法。所提出的算法分别构建一个近邻图和一个最大熵图描述数据的局部结构和非局部结构,并使用L2,1范数代价函数尝试解决噪声问题,从而学习到鲁棒具有判别力的表征。给出一个最优的迭代算法求解两个非负因子,该优化算法的收敛性已被理论和实验证明。在七个图像数据集上的聚类实验结果表明,所提出的算法在无噪声和有噪声情况下聚类均优于其他主流方法。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 最大熵图 L2 1范数 聚类
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