无人车辆室内外无缝定位的区域识别方法

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作者 杨秀建 杨义兴 张生斌 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第10期1016-1025,共10页

针对无人车辆室内外无缝定位过程中难以准确判定车辆所处区域的问题,提出了一种无人车辆室内外无缝定位的区域识别方法。首先,设计基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)与隐马尔可夫模型(HMM)的联合预测模型,并利用传感器获取环境特征... 针对无人车辆室内外无缝定位过程中难以准确判定车辆所处区域的问题,提出了一种无人车辆室内外无缝定位的区域识别方法。首先,设计基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)与隐马尔可夫模型(HMM)的联合预测模型,并利用传感器获取环境特征数据作为模型输入,得到区域识别结果;然后,引入三种环境模型描述车辆所处环境,根据区域识别结果选择相应的量测信息;最后,利用区域切换概率更新交互式多模型算法(IMM)中三个环境子模型的切换概率,从而提高无人车辆的室内外无缝定位环境区域识别的准确性和定位精度。实车实验结果表明,联合识别方法在区域识别中的准确性为98.09%,相较于单独使用PSO-SVM或HMM分别提升了2.13%和9.53%。进一步实验表明,与传统的联邦卡尔曼滤波算法(FKF)以及IMM算法相比,采用所提区域识别方法的平均定位精度分别提高了43.75%和22.30%。 展开更多

关键词 无人车辆 区域识别 多源融合 交互多模型算法 室内外无缝定位

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融合深度神经网络与约束容许域的地月空间航迹智能分类

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作者 李佳怡 蔡晗 +2 位作者 孙秀聪 桂海潮 张晨 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第9期3000-3011,共12页

目的地月空间距离遥远,对地月目标的观测弧段短、间隔长,导致观测的航迹难以判定其所属轨道族。如何根据短弧航迹对其轨道族快速、精准分类,是实现地月目标编目定轨的重要前提。然而,传统方法受限于地月系统复杂的三体动力学特性,且先... 目的地月空间距离遥远,对地月目标的观测弧段短、间隔长,导致观测的航迹难以判定其所属轨道族。如何根据短弧航迹对其轨道族快速、精准分类,是实现地月目标编目定轨的重要前提。然而,传统方法受限于地月系统复杂的三体动力学特性,且先验知识与统计信息不足,对航迹分类存在精度低、效率不足的缺陷。为解决该问题,提出一种结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与约束容许域(constraint admissible region,CAR)的短弧航迹智能轨道族分类方法。方法首先,利用不同轨道族的雅可比常数约束,构建各轨道族的CAR,表征假设轨道集合。其次,根据地月轨道数据库生成训练集,通过训练,CNN可实现依据假设轨道对其所属轨道族的快速、精准分辨。最后,将CNN方法与不同轨道族的CAR结合,建立轨道族的联合判别机制,实现目标航迹的智能归属分析。结果仿真结果表明,在使用DRO(distant retrograde orbit)卫星观测HaloL1、HaloL2等轨道的典型场景中,所提出的CNN-CAR方法可使CAR面积减少50%,且对未知航迹的分类成功率较单独使用CAR提升近一倍。结论所设计的算法实现了高鲁棒性的航迹分类。该方法可为地月空间复杂轨道的智能识别、航迹关联与编目维持等任务提供有效参考。 展开更多

关键词 态势感知 航迹分类 卷积神经网络(CNN) 约束容许域(CAR) 地月空间目标 融合算法

原文传递

基于区域分割的遥感图像融合方法 被引量：25

3

作者 李晖晖 郭雷 刘航 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1901-1905,共5页

提出了一种基于区域分割的图像融合方法,先将待融合的图像按空间特性分割成相似度不同的区域,然后根据具体应用目的对每个区域采用不同的融合规则.对多光谱与全色图像、多光谱与雷达图像两类遥感图像对进行了融合实验,实验结果表明,引... 提出了一种基于区域分割的图像融合方法,先将待融合的图像按空间特性分割成相似度不同的区域,然后根据具体应用目的对每个区域采用不同的融合规则.对多光谱与全色图像、多光谱与雷达图像两类遥感图像对进行了融合实验,实验结果表明,引入区域分割后的融合结果不但性能更优,而且可以很方便地控制不同图像源的成分对融合结果的贡献,满足特定应用的需求. 展开更多

关键词 图像融合 区域分割 à trous算法 IHS变换

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基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法 被引量：5

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作者 郑永安 宋建社 +1 位作者 曹继平 刘迎春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期94-95,127,共3页

提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反... 提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反变换。实验结果表明该方法能得到较好的融合效果。 展开更多

关键词 图像融合 小波变换 MALLAT算法 区域特征 自适应融合

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基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法 被引量：17

5

作者 宋建社 郑永安 刘迎春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第10期110-111,145,共3页

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低... 提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。 展开更多

关键词 小波变换 图像融合 MALLAT算法 区域统计特性

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基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架 被引量：1

6

作者 霍星 檀结庆 +2 位作者 赵峰 景永俊 邵堃 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期283-292,共10页

受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法... 受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法获得车牌定位,然后使用自适应方法得到车窗区域,最后采用多识别区域融合策略得到准确的驾驶员区域.在10个图像测试库上的测试表明,文中方法可以获得较高的识别率. 展开更多

关键词 图像梯度 自适应车窗定位 多识别区域融合 ADABOOST算法 驾驶员检测

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多星座参考站接收机钟差的估计方法研究 被引量：1

7

作者 汪登辉 潘树国 +1 位作者 高成发 王胜利 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期16-20,共5页

多星座数据融合处理时,由于接收机钟差和信号传播延迟的影响,导致信号发射时刻的卫星位置不能精确求定。在定位解算里,可以通过星间差分消除与光速有关的接收机钟差影响,然而与卫星径向速度有关的接收机钟差项却得不到消除。该文详细分... 多星座数据融合处理时,由于接收机钟差和信号传播延迟的影响,导致信号发射时刻的卫星位置不能精确求定。在定位解算里,可以通过星间差分消除与光速有关的接收机钟差影响,然而与卫星径向速度有关的接收机钟差项却得不到消除。该文详细分析了多星座接收机不同钟差值的产生原因,推导了卫星径向速度对站星距的影响,提出了一种针对多星座的单基准站接收机钟差估计方法,通过统一修正各星座卫星位置,有效消除了与卫星速度有关的接收机钟差项的误差,并且适用于存在1ms时钟跳跃的接收机,实现多星座融合的高精度定位。 展开更多

关键词 接收机钟差 多星座融合 区域参考站网络 网络RTK

原文传递

多聚焦图像区域能量框架融合算法 被引量：1

8

作者 樊东燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期1598-1601,共4页

在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分... 在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分量的来源进行一致性检测,使融合图像的小波分解系数更精确地应用于融合图像重构,并对此算法进行了仿真实验,通过对评价指标的分析比较,结果显示此算法图像融合效果优于加权平均、灰度值取大和区域能量算法。 展开更多

关键词 多聚焦图像 小波变换 匹配测度 区域能量 融合算法

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基于变化检测的多时相图像的融合算法 被引量：1

9

作者 李小春 陈鲸 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期1310-1312,1315,共4页

在分析多时相图像特点的基础上,提出了基于变化检测的多时相图像融合算法。该算法将小波变换的特征提取方法与ICA子空间映射的变化检测相结合,确定多时相图像各区域变化的强弱,根据本文提出的共生区域增长算法,以及变化检测的结果提出... 在分析多时相图像特点的基础上,提出了基于变化检测的多时相图像融合算法。该算法将小波变换的特征提取方法与ICA子空间映射的变化检测相结合,确定多时相图像各区域变化的强弱,根据本文提出的共生区域增长算法,以及变化检测的结果提出了多时相图像融合的方案,实现目标特征模板的提取。仿真结果表明,本文算法是比较有效的。 展开更多

关键词 小波变换 独立成分分析 共生区域增长算法 图像融合

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基于小波变换模极大值的医学图像融合技术 被引量：2

10

作者 陶玲 钱志余 陈春晓 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期18-22,共5页

目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,为此,文中提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下的小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的L... 目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,为此,文中提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下的小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现不同尺度子图像的小波分解系数之间的权重分配;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.对计算机断层图像和正电子发射断层图像的融合实验证明,所提出的算法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能在保留细节信息的基础上有效抑制噪声. 展开更多

关键词 小波变换 图像融合 自适应算法 模极大值 局部区域强度

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基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法 被引量：1

11

作者 刘炜 王聪华 +1 位作者 杨晓波 雒伟群 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期264-271,共8页

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后... 以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。 展开更多

关键词 黄土高原水蚀风蚀交错带 OLI图像 融合算法 小波分解LBV变换

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结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合 被引量：3

12

作者 郑伟 孙雪青 +1 位作者 郝冬梅 吴颂红 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期70-73,78,共5页

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进... 针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。 展开更多

关键词 图像处理 图像融合 SHEARLET变换 改进的加权融合 果蝇优化算法 区域能量

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基于改进VSRB-RRT算法的机器人路径规划仿真实验 被引量：2

13

作者 倪建云 李浩 +3 位作者 谷海青 杜合磊 吴杰 薛晨阳 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第9期172-178,共7页

针对B-RRT算法在路径规划时存在的采样效率低、路径冗长且不光滑,以及无法实时避障等问题,该文提出了基于改进的可变采样区域双向RRT(VSRB-RRT)和DWA的避障路径规划融合算法。在全局规划过程中,VSRB-RRT算法使用可变采样区域和目标偏置... 针对B-RRT算法在路径规划时存在的采样效率低、路径冗长且不光滑,以及无法实时避障等问题,该文提出了基于改进的可变采样区域双向RRT(VSRB-RRT)和DWA的避障路径规划融合算法。在全局规划过程中,VSRB-RRT算法使用可变采样区域和目标偏置策略相结合的方法,加快了收敛速度并提高了采样效率,并使用贪婪优化、迭代优化和关键点优化生成代价低且光滑可执行的路径。在局部规划过程中,以改进VSRB-RRT算法规划的路径为指引,选取路径上的关键点,并使用改进DWA算法在关键点分段路径上分段规划。仿真实验表明:改进VSRB-RRT算法具有较好的搜索效率,能够以最少的时间和最稳定的效率获得最优路径,同时也验证了融合算法在实时避障路径规划时的有效性。 展开更多

关键词 路径规划 可变采样区域 改进VSRB-RRT算法 改进DWA算法 融合算法

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基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法 被引量：3

14

作者 杨震 王红军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期675-680,共6页

针对Markov模型在位置预测中存在预测精度不高及匹配稀疏等问题,提出了一种基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法。首先,通过基于转角偏移度与距离偏移量的轨迹划分方法对原始轨迹数据进行预处理,提取出特征点,并采用密度聚... 针对Markov模型在位置预测中存在预测精度不高及匹配稀疏等问题,提出了一种基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法。首先,通过基于转角偏移度与距离偏移量的轨迹划分方法对原始轨迹数据进行预处理,提取出特征点,并采用密度聚类算法将特征点聚类为用户的各个兴趣区域,把原始轨迹数据离散化为由兴趣区域组成的轨迹序列;然后,根据前缀轨迹序列与历史轨迹序列模式树的匹配程度来自适应地确定模型阶数k;最后,采用Adaboost算法根据1～k阶Markov模型的重要程度为其赋予相应的权重系数,组成多阶融合Markov模型,从而实现对移动用户未来兴趣区域的预测。在大规模真实用户轨迹数据集上的实验结果表明,与1阶Markov模型、2阶Markov模型、权重系数平均的多阶融合Markov模型相比, Adaboost-Markov模型的平均预测准确率分别提高了20.83%、11.3%以及5.38%,且具有良好的普适性与多步预测性能。 展开更多

关键词 位置预测 兴趣区域 ADABOOST算法 多阶融合Markov模型 权重系数 自适应

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基于遗传算法和形态学运算的多焦点图像融合

15

作者 吕英华 刘大友 +3 位作者 冯雪 孔俊 郑凯元 王茹娟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期233-237,共5页

目前大多数图像融合算法将每个像素都独立对待,使像素之间关系割裂开来。本文提出了一种基于形态学算法和遗传算法的多焦点图像融合方法,此种方法有效地结合了像素级融合方法和特征级融合方法。其基本思想是先检测出原始图像中清晰聚焦... 目前大多数图像融合算法将每个像素都独立对待,使像素之间关系割裂开来。本文提出了一种基于形态学算法和遗传算法的多焦点图像融合方法,此种方法有效地结合了像素级融合方法和特征级融合方法。其基本思想是先检测出原始图像中清晰聚焦的区域,再将这些区域提取出来,组成各部分都清晰聚焦的结果图像。实验结果证明,此方法优于Haar小波融合方法和形态学小波融合方法。特别是在原始图像没有完全配准的情况下,此种方法更为有效。 展开更多

关键词 多焦点图像融合 形态学运算 遗传算法 区域检测

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结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法 被引量：6

16

作者 邱泽敏 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期449-454,共6页

针对现有的红外与可见光图像融合算法处理后的图像存在对比度低与细节模糊等问题,提出了一种结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法;该算法根据红外与可见光图像边缘与信号域中信号的分布特点,分别采用边缘检测与区域相似度来... 针对现有的红外与可见光图像融合算法处理后的图像存在对比度低与细节模糊等问题,提出了一种结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法;该算法根据红外与可见光图像边缘与信号域中信号的分布特点,分别采用边缘检测与区域相似度来度量图像信号的不同;其中边缘轮廓采用能量的加权融合算法,而区域信息则是采用区域相关信号强度识别技术。实验结果表明,该算法的融合效果与其他融合算法相比,该算法能够获得更为清晰的背景与目标图像,在主观视觉与客观数据方面均有较大的改善。 展开更多

关键词 融合算法 红外图像 可见光图像 边缘检测 区域相关 分布特性

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基于区域特征的SCM多聚焦图像融合算法

17

作者 毕晓君 刁鹏飞 陈春雨 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3721-3728,共8页

针对人眼对图像局部区域更敏感的特点,提出一种基于图像区域特征的自适应脉冲发放皮层模型(SCM)的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦图像融合过程分为2个阶段:第1阶段基于图像的源图像局部区域特征对比,融合相同区域及优越区域;然后采... 针对人眼对图像局部区域更敏感的特点,提出一种基于图像区域特征的自适应脉冲发放皮层模型(SCM)的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦图像融合过程分为2个阶段:第1阶段基于图像的源图像局部区域特征对比,融合相同区域及优越区域;然后采用SCM模型对2幅图像的差异区域进行融合并相应的提出一种融合准则;为得到最佳的模型融合参数,采用引力搜索算法进行智能寻优,且为了提升算法的求解性能采用2种自改进策略。仿真实验采用3组标准图片对算法进行验证,本文算法均取得较好的融合效果,验证本文所提算法的有效性。 展开更多

关键词 多聚焦图像融合 脉冲发放皮层模型 区域特征 改进引力搜索算法

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多先验融合的图像显著性目标检测算法 被引量：7

18

作者 董本志 于尚书 景维鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期179-186,共8页

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域... 为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。 展开更多

关键词 MPLRR算法 显著性目标 凸包区域中心先验 融合策略 低秩模型

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基于多分辨率的医学图像区域融合算法

19

作者 晏燕华 宋余庆 +2 位作者 陈健美 刘哲 朱峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第5期216-217,220,共3页

提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合... 提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合算法融合各个区域。对融合系数进行重构,得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合质量较优且效率较高。 展开更多

关键词 EM融合算法 多分辨率 模糊C均值 区域映射 邻域系数

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基于竞争融合区域建议网络的在线行人跟踪算法研究 被引量：3

20

作者 王兵兵 王莹 +3 位作者 陈治昌 杨邦杰 高万林 王敏娟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期331-338,379,共9页

针对复杂背景下行人跟踪任务的深度学习网络模型和在线行人跟踪算法问题,在多层竞争融合模型目标检测预训练区域建议网络基础上,结合长期和短期并存的在线学习更新策略,实现行人跟踪任务。预训练网络的特征提取过程以VGG16为主干网络,... 针对复杂背景下行人跟踪任务的深度学习网络模型和在线行人跟踪算法问题,在多层竞争融合模型目标检测预训练区域建议网络基础上,结合长期和短期并存的在线学习更新策略,实现行人跟踪任务。预训练网络的特征提取过程以VGG16为主干网络,将提取的特征投入多层竞争融合区域建议网络中,进而生成定位更准确的候选目标。在线跟踪算法使用预训练过的区域建议网络初始化参数值,选取第1帧500个正样本和5000个负样本对区域建议网络进行微调,建立长期和短期更新的帧索引集,通过正负样本对区域建议网络进行更新,最终实现在线行人跟踪算法。在公开数据集Caltech、ETH、PETS2009和Venice上对本文模型进行实验验证,结果表明,竞争融合区域建议网络在行人跟踪任务中性能优越,在几个环境背景较复杂的行人数据集中改进的方法均取得了很好的效果。 展开更多

关键词 行人跟踪 区域建议网络 在线学习算法 竞争融合模型

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