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国家自然科学基金(60872065): 作品数：129 被引量：963H指数：17; 相关作者：吴一全吴诗婳纪守新殷骏张晓杰更多>>; 相关机构：南京航空航天大学南京大学华中科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目中国航空科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球理学更多>>

混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测被引量：5: 2011年; 针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌PSO的二维直方图斜分模糊最大熵阈值选取方法,由此分割所得残差图像即可将小目标检测出来.将文中方法与基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法进行了比较实验,实验结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法.; 吴一全尹丹艳; 关键词：红外小目标检测混沌粒子群优化

基于人工蜂群优化的NSCT域图像模糊集增强方法被引量：10: 2015年; 针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数增强高频子带系数,采用模糊增强法增强低频子带系数,并利用ABC算法优化其中的模糊参数,以提高模糊增强法的自适应性;接着用低频子带图像的信息熵作为ABC算法的适应度函数,同时引入较劣种群随机初始化策略改进ABC算法,以缩短增强方法的运行时间.文中采用该增强方法对淡水鱼、铁轨表面、储粮害虫3类图像进行了增强实验,并依据主观视觉效果和对比度增益、清晰度增益、信息熵3个客观定量评价指标,对文中方法及其他3种同类增强方法进行了比较.结果表明,所提出的方法视觉效果最佳,能提高图像的对比度和清晰度,目标边缘光滑,且增加了图像的信息量,便于后续准确地进行图像检测与识别.; 吴一全殷骏戴一冕; 关键词：非下采样CONTOURLET变换模糊集人工蜂群算法非线性增益自适应增强

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配被引量：4: 2010年; 为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Contourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。; 吴一全陈飒; 关键词：CONTOURLET变换 KRAWTCHOUK矩粒子群优化

Brain MRI Segmentation Using KFCM and Chan-Vese Model被引量：1: 2011年; To extract region of interests （ROI） in brain magnetic resonance imaging （MRI） with more than two objects and improve the segmentation accuracy, a hybrid model of a kemel-based fuzzy c-means （KFCM） clustering algorithm and Chan-Vese （CV） model for brain MRI segmentation is proposed. The approach consists of two succes- sive stages. Firstly, the KFCM is used to make a coarse segmentation, which achieves the automatic selection of initial contour. Then an improved CV model is utilized to subdivide the image. Fuzzy membership degree from KFCM clus- tering is incorporated into the fidelity term of the 2-phase piecewise constant CV model to obtain accurate multi-object segmentation. Experimental results show that the proposed model has advantages both in accuracy and in robustness to noise in comparison with fuzzy c-means （FCM） clustering, KFCM, and the hybrid model of FCM and CV on brain MRI segmentation.; 吴一全侯雯吴诗婳

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割被引量：13: 2009年; 鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。; 吴一全张金矿; 关键词：阈值选取 OTSU法混沌粒子群递推

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法被引量：7: 2011年; 基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高.针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式.对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.; 吴一全樊军周怀春; 关键词：图像处理阈值分割灰度-梯度共生矩阵

利用双树复小波变换和SURF的图像配准算法被引量：13: 2014年; 为了进一步提高图像配准的运算效率、匹配正确率及配准精度,提出了一种利用双树复小波变换和加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的图像配准算法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配结果;然后通过随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定灰度,完成图像的配准。大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法和SURF算法相比,所提算法的运算速度更快,匹配正确率和配准精度更高,同时在抗噪声、抗旋转及抗亮度变化性能方面更加优越。; 吴一全陶飞翔曹照清; 关键词：图像配准双树复小波变换

基于混沌粒子群优化投影寻踪的高光谱图像目标检测被引量：17: 2011年; 针对高光谱图像的非监督目标检测问题,提出了一种基于混沌粒子群优化(PSO)投影寻踪(PP)的检测方法。混沌PSO可加快PP过程,得到更精确的最佳投影方向。利用自适应波段选择方法进行高光谱图像降维。依据对异常分布敏感的偏度和峰度设计投影指标,并采用混沌PSO搜索最佳投影方向,由此可有效地将目标信息投影至低维空间。采用直方图分割的方法从投影图像中提取出目标。针对大量图像进行了实验及检测效果的定性与定量评价,并与遗传算法PP法、RX方法的检测结果作了比较。结果表明,能够更有效地检测出高光谱图像中的目标,且所需运行时间大为减少。; 吴超吴一全; 关键词：遥感投影寻踪混沌粒子群优化

基于二维直分与斜分灰度熵的图像阈值选取被引量：7: 2011年; 二维最大Shannon熵阈值选取方法仅依赖于图像二维直方图的概率信息,而没有直接考虑类内灰度的均匀性,为此本文提出了二维灰度熵的阈值选取方法.首先给出了灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,该灰度熵与现有的仅基于直方图分布的最大Shannon熵不同,直接反映了类内灰度的均匀性;然后提出基于混沌粒子群优化的二维直分灰度熵阈值选取方法及其快速递推算法;最后导出了二维斜分灰度熵的阈值选取公式及其快速递推算法.实验表明,与基于粒子群优化的二维直分最大Shannon熵阈值选取方法、二维斜分最大Shannon熵阈值选取方法及二维斜分Otsu阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像更能反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.; 吴一全纪守新吴诗婳张国华于素芬; 关键词：快速递推算法混沌粒子群优化

分解的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取被引量：3: 2015年; 现有的Tsallis交叉熵能够度量图像分割前后的差异,但公式复杂,计算效率不高,据此,提出了基于分解的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先给出了非对称Tsallis交叉熵的定义,提出了一维非对称Tsallis交叉熵阈值选取方法;然后,将其拓展到二维,推导出相应的阈值选取公式;最后,在此基础上提出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取的分解算法,使求解二维非对称Tsallis交叉熵阈值法的运算转化到两个一维空间上,将计算复杂度从O(L4)降低为O(L)。大量实验结果表明,与基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法、二维斜分对称交叉熵法,二维斜分对称Tsallis交叉熵法等方法相比,该方法分割性能优,运行时间短,可望满足实际应用系统对分割的实时要求。; 吴诗婳吴一全周建江; 关键词：图像分割阈值选取二维直方图

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