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题名计算机视觉中改进的图像低维表示方法研究
被引量：1
- 1
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作者
曲蕴慧
关正
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机构
西安医学院计算机教研室
北京理工大学软件学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第4期891-895,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(KJQN1118)资助
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文摘
对图像的低维表示进行学习,在图像处理和计算机视觉等多种应用中具有重要作用.当前方法要么需要对图像中的相应点手动标记界标,要么局限于特定对象或形状变形.为此,将图像低维表示问题建模为基于l2范数的组合优化问题,通过采取嵌套和组合策略,考虑了颜色、外观和形态方面的变化,进而提出一种可以同时实现图像颜色、外观和形态的图像低维表示算法.此外,通过将形态和外观的流形约束到低维子空间上,进一步降低了流形学习的采样复杂性.定量评估结果表明,本文方法的性能远优于目前典型的稳健型光流算法和SIFT流算法.此外,本文方法在图像浏览和关节学习等相关任务中也取得了令人满意的定性结果.
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关键词
图像低维表示
l2范数
组合优化
流形
稳健型光流算法
SIFT流算法
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Keywords
low-dimensional representation of images
l2 norm
combinatorial optimization
manifolds
robust optical flow
SIFT flow
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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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题名基于Gabor滤波器的低对比度纸病检测算法
被引量：8
- 2
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作者
曲蕴慧
汤伟
文豪
雷涛
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机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
西安医学院计算机教研室
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出处
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期42-46,共5页
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基金
陕西省教育厅自然专项(17JK0645)
陕西省科技统筹创新工程计划项目(2012KTCQ01-19)
陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-15)
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文摘
针对现有的纸病检测算法对裂痕、褶皱等低对比度纸病检出率低、抗干扰能力差的问题,提出一种基于Gabor滤波器的纸病检测算法。首先使用Gabor滤波器以及Gaussian滤波器去除纸张纹理干扰,增强纸病区域对比度;然后使用Laplasian算法进行边缘检测,最后使用形态学闭运算得到完整的纸病边缘图像。实验结果表明,该算法对低对比度纸病检测正确率高,并具有良好的抗干扰性能。
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关键词
GABOR滤波器
低对比度
边缘检测
形态学
纸病检测
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Keywords
Gabor filter
low contrast
edge detection
morphology
paper defect inspection
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分类号
TS753.9
[轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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题名基于DCT同态滤波的纸病图像去噪算法研究
被引量：6
- 3
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作者
曲蕴慧
汤伟
文豪
雷涛
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机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
西安医学院计算机教研室
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出处
《中国造纸》
CAS
北大核心
2018年第5期45-49,共5页
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基金
陕西省教育厅自然专项(17JK0645)
陕西省科技统筹创新工程计划项目(2012KTCQ01-19)
陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-15)
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文摘
针对纸病图像采集过程中容易受到光源噪声干扰的问题,在分析了光源噪声特性的基础上,提出基于DCT同态滤波的纸病去噪算法。该算法首先对采集到的纸病图像进行分块,然后对每一图像块取对数,DCT变换,将其变换到频率域,使用高斯同态滤波滤除噪声干扰,最后通过IDCT变换以及取指数操作将其恢复到空间域。实验结果表明,该算法可以有效地去除纸病图像中的各类光源噪声干扰,增强纸病图像区域。
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关键词
DCT变换
同态滤波
高斯滤波
频率域
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Keywords
discrete cosine transform （DCT）
holomorphic filtering
gaussian filtering
frequency domain
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分类号
TS75
[轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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题名基于深度卷积神经网络及迁移学习的纸病分类方法研究
被引量：18
- 4
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作者
曲蕴慧
汤伟
成爽爽
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机构
西安医学院计算机教研室
陕西科技大学电气与控制工程学院
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出处
《中国造纸》
CAS
北大核心
2021年第10期63-70,共8页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0645)
西安医学院配套基金项目(2018PT54)
+1 种基金
西安市科技计划项目(2020KJRC0146)
国家自然科学基金计划项目(62073206)。
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文摘
本课题结合迁移学习策略,设计了一种适用于纸病图像的小样本深度卷积神经网络分类器。首先冻结VGG16网络卷积层的前7层卷积层参数,微调后面的卷积层,完成纸病特征的提取;其次改进用于分类的全连接层,使其满足纸病分类的需求;最后在训练过程中采用迁移学习策略,提高训练效率。结果表明,该方法能够提高纸病识别效率及精度,并进一步加强纸病识别功能。
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关键词
卷积神经网络
迁移学习
纸病分类
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Keywords
convolution neural network(CNN)
transfer learning
paper defects classification
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分类号
TS75
[轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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题名一种基于差影法及SVM的在线纸病检测分类方法
被引量：9
- 5
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作者
曲蕴慧
汤伟
冯波
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机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
西安医学院计算机教研室
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2018年第23期176-180,共5页
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基金
陕西省教育厅自然专项(17JK0645)
陕西省科技统筹创新工程计划(2012KTCQ01-19)
陕西省重点科技创新团队计划(2014KCT-15)
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文摘
目的解决目前纸病分类算法存在的实时性差、难以适应生产线在线检测要求等问题。方法提出一种基于差影法和支持向量机的在线纸病检测分类方法。首先使用差影法来判断纸张是否含有纸病;对含有纸病的纸张进行打标机打标,同时存储图像,提取纸病区域外接矩形的特征向量;最后使用支持向量机对纸病进行分类。结果将该方法与已有的BP神经网络以及朴素贝叶斯方法进行对比可知,分类正确率高于目前已有的分类方法,对于4种纸病的分类正确率均在90%以上,而且实时性好,更加适合于在线检测。结论该方法可以有效地对纸病进行分类,满足生产线实时检测分类的要求。
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关键词
差影法
纸病分类
特征向量
支持向量机
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Keywords
background subtraction
paper defect classification
eigenvector
SVM
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分类号
TS75
[轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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题名基于改进遗传算法的试卷生成算法研究
被引量：2
- 6
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作者
薛方
苏虞磊
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机构
西安医学院计算机教研室
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出处
《现代电子技术》
2010年第6期143-144,148,共3页
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文摘
针对应用传统遗传算法在组卷中出现的早熟和收敛速度慢等问题,提出基于改进遗传算法的试卷生成算法。详细介绍改进的遗传算法应用于组卷的步骤,包括编码方法、适应度函数、交叉算子和变异算子的确定等关键内容。该算法采用分组自然数形式进行个体编码,同时,一改传统交叉方法,采用自适应交叉概率和遗传概率的方法进行运算。仿真实验表明,该算法有效提高了组卷的效率。
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关键词
题库
组卷
遗传算法
自适应交差概率
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Keywords
item bank
test - paper
genetic algorithm
adaptive crossover probability
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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