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低秩稀疏分解下多尺度积的运动目标检测方法被引量：2: 2016年; 针对基于矩阵分解的运动目标检测方法易受自然场景中背景的小幅抖动和摄像头抖动等因素影响的问题,提出了一种利用多尺度积的低秩稀疏矩阵分解算法。算法假设,静态背景视频序列中,每帧图像背景可近似视为处于同一低秩子空间中,图像前景则可视为偏离低秩空间的残差部分。首先对图像序列进行滤波、仿射变换等预处理得到视频序列观测数据矩阵;然后对数据矩阵进行低秩稀疏分解得到序列图像的低秩背景部分和每帧图像的稀疏前景部分;最后对稀疏前景部分采用小波变换模极大值与多尺度积方法检测目标边缘,并进行形态学处理,得到准确的运动目标。实验结果表明,算法检测到的运动目标清晰、完整,能有效地处理光照变化、摄像头小幅度抖动、图像背景局部小幅度变化等情况下的运动目标检测。; 王辉孙洪; 关键词：运动目标检测多尺度积模极大值

鲁棒主成分分析的铝箔表面缺陷检测方法被引量：6: 2017年; 为了准确检测铝箔表面的穿孔、污点、亮斑和刮痕等各种缺陷,提出了一种基于低秩稀疏分解的铝箔图像表面缺陷检测方法。铝箔材料生产过程中表面出现缺陷的概率较小,同时一幅铝箔图像中缺陷占整幅图像的比例较小,即铝箔图像背景之间是线性相关的,可近似视为处于同一低秩子空间中,同时图像表面缺陷是近似稀疏的。采用RPCA(Robust Principal Component Analysis)算法对铝箔图像序列组成的观测数据矩阵进行低秩稀疏分解,得到低秩的背景图像和稀疏的缺陷图像。分别对单幅铝箔图像以及由多幅铝箔图像组成的图像序列进行低秩稀疏分解实验,在铝箔图像表面缺陷检测应用中验证所提方法的有效性。实验结果表明,提出方法检测到的缺陷清晰、完整,处理一幅大小为880×540的铝箔图像平均耗时不超过0.7秒,能够实现铝箔表面缺陷的实时检测。同时,算法具有较好的扩展性,能够方便地应用到其他产品的表面缺陷检测中。; 王辉孙洪; 关键词：图像分块

Joint Boost特征选择的SAR信息可视化技术研究: 2012年; 提出了一种基于Joint Boost特征选择的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)信息可视化方法。实验选用了ESAR的德国某机场的极化干涉SAR数据,提取几乎所有极化干涉信息分量构成较为完备的特征信息集合,实验结果证明了该方法的有效性。; 刘梦玲陈嘉宇孙洪; 关键词：图像处理 SAR图像可视化 JOINT BOOST

基于多特征组合的图像纹理分类被引量：6: 2011年; 在对纹理图像进行特征提取的算法中,高斯马尔可夫随机场(GMRF)、局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)这三种算法应用的较为广泛。常见的图像纹理分类做法是取某一种特征提取算法得到各种纹理的特征空间,进而配合分类算法进行分类。然而,这种做法的不足之处在于未能充分利用各种特征之间的关联,且选取某一种特征提取算法建立特征空间不具对比性。对此,提出一种多特征组合的方法,通过比较单个算法特征与组合特征的分类效果探究各算法特征在对纹理图像的分类上是否存在信息互补。实验结果表明单个算法特征在纹理分类上的确存在优势互补,实验中所得最佳组合特征将给定图像纹理的平均分类精度提高到96.9%。; 黄荣娟姜佳欣唐银凤卢昕; 关键词：纹理分类局部二值模式灰度共生矩阵

基于DM642视频编解码器的设计被引量：2: 2010年; 针对多媒体传输过程中需要对视频数据进行压缩、编码和解码的问题,本文提出了一种硬件上基于DM642进行设计、软件上基于MPEG-4进行编解码的视频编解码器实现方案,MPEG-4视频和音频压缩编码标准的应用,有效地解决了视频数据量大与数字存贮媒体和通信带宽小的矛盾,大大提高了视频通信的交互能力和编码效率,解码后处理过程中采用的去振铃滤波器提高了接收数据质量.; 苏利王诗涛; 关键词：视频编解码 MPEG-4 DM642

基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类被引量：34: 2011年; 能够从大量高分辨率遥感图像中识别出各种感兴趣的目标并进行归类,是一种具有广泛应用前景的技术需求。实验以MATLAB为平台,应用Gabor滤波器、高斯马尔柯夫随机场(GMRF)和灰度共生矩阵(GLCM)三种纹理图像特征提取算法对当前广泛应用于纹理图像分类的样本集brodatz光学数据库图像进行特征提取;然后在二分类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法,完成了利用支持向量机SVM分类器对光学纹理图像进行分类的两组对比实验;最后通过提出的融合多特征纹理分类生成纹理查找表的方法,在两组对比实验中验证了该文提出的方法能够在Brodatz光学纹理集上得到较好的分类效果。; 唐银凤黄志明黄荣娟姜佳欣卢昕; 关键词：纹理特征提取支持向量机查找表

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国家自然科学基金(60872131)