相入喜
- 作品数：53 被引量：73H指数：4
- 供职机构：常州工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学电气工程更多>>
- DSPCA在自适应视频跟踪算法中的应用
- 2014年
- 为了解决单一固定目标模型在复杂的场景中易产生跟踪漂移问题,提出一种基于DSPCA的自适应粒子滤波跟踪方法,通过稀疏主成分分解(DSPCA)在线获取互补图像集,同时将其按照新的相似度BRS进行自适应融合作为新目标模型。与经典的粒子滤波跟踪算法、视觉分解跟踪算法和多特征自适应融合跟踪算法,与有挑战性较高的场景视频相比,提出的算法在形态、运动快速及严重遮挡的运动场景中,都能鲁棒地跟踪到目标。
- 相入喜李见为冯海亮
- 关键词：视频跟踪粒子滤波
- 一种多功能LED路灯及其使用方法
- 本发明公开了一种多功能LED路灯及其使用方法。该多功能LED路灯包括LED模块、强电模块、水冷模块、质量检测模块、后台云端控制模块。本发明通过可充电电池为公共电网用电“削峰填谷”，形成智慧电网；采用与公共水网相连的水冷系...
- 饶丰许清泉吴峰相入喜朱锡芳
- 基于双树复小波变换的遥感图像去云雾系统设计被引量：6
- 2018年
- 在研究双树复小波变换原理的基础上,结合遥感图像中云雾和景物的频率差异,提出一种去云雾方法。设计并建立了去云雾处理硬件系统,介绍系统组成和系统开发步骤,叙述摄像头驱动程序、视频信号输出程序、人机交互界面等的设计方法,采用设计的系统开展图像采集和去云雾处理,给出并分析处理效果。实验结果表明,当分解层数、分界数和权重取默认值时,该文算法的图像处理的熵达到7.61,优于小波阈值法和同态滤波法。设计的系统去云雾处理能力和自适应性强。
- 吴峰朱锡芳相入喜孙元元马桢
- 关键词：双树复小波变换遥感图像
- 基于小波变换的导向显著性图像融合方法
- 本发明公开了一种基于小波变换的导向显著性图像融合方法。其步骤包括：计算源图像的显著图谱：根据图像的空间频率信息，计算源图像的显著图谱；构建基于显著图谱的权重图：首先对源图像和对应图像的显著图谱分别进行单层小波分解，然后结...
- 相入喜朱锡芳吴峰熊超李辉许清泉
- 文献传递
- 星敏感器导航星选择方法
- 本发明公开了一种星敏感器导航星选择方法，根据星敏感器的极限星等，对原始星表作星等阈值处理，删除包括双星、变星、和星等的高于极限星等的恒星；设定星数阈值N<Sub>th</Sub>，逐渐改变星敏感器光轴指向，遍历全天球，通...
- 吴峰朱锡芳相入喜卞维涛缪志康葛宜君
- 采用掺杂光纤测量激光前照灯蓝光泄漏的装置及其方法
- 本发明公开了一种采用掺杂光纤测量激光前照灯蓝光泄漏的装置及其方法。包括激光光源、反光瓦，激光光源发出的光经过反光瓦反射，出射近似平行光，激光光源的出光面上安装有两个光纤探头，其中一个光纤探头连接无色光纤，另一个光纤探头连...
- 饶丰许清泉吴峰相入喜朱锡芳
- 基于图像退化模型的遥感成像仿真的研究
- 2017年
- 分析受云雾干扰的遥感成像过程,介绍图像退化模型,在讨论云层透过率函数的基础上,提出当云雾均匀分布、渐变分布和局部云雾覆盖三种情况下的遥感成像仿真方法,解决单幅遥感图像去云雾处理算法研究中缺少参考图像的问题.给出具体的仿真步骤和实施方法.实验表明,所提出的方法运算效率高,成本低,为检验和客观评价单幅遥感图像去云雾处理算法准备具有多样云雾状态的图像数据,推动相关技术研究.
- 吴峰朱锡芳相入喜赵春雨刘鹏
- 关键词：遥感成像仿真
- 一种波纹管位移激光传感器检测装置及方法
- 本发明公开了一种波纹管位移激光传感器检测装置及方法。该装置包括测量平台、旋转平台、激光测距仪、施压装置、导向驱动装置，旋转平台安装于测量平台上，旋转平台在旋转驱动电机的驱动下旋转，旋转平台上设置有波纹管，波纹管在施压装置...
- 陈功徐雨果于海平蒋峰胡瑜张松韦炜杨晨龙田晶晶袁鑫许清泉吴峰相入喜
- 文献传递
- 基于局部锐度特征的无参模糊图像质量评估算法研究
- 2017年
- 为了有效评估模糊图像的质量,在图像局部锐度特征的基础上,提出一种基于局部锐度特征和双树复小波相结合的无参图像的质量评估算法.该算法首先对评估图像进行多层双树复小波分解,进而重构6个不同方向的图像,接着计算每个方向图的局部锐度特征,最后通过加权线性融合得到评估图像的锐度值.通过在4个公共的图像评估数据集验证,结果表明所提出评估方法在模糊图像评估中优于其他6种传统的图像质量评估方法,同时也证明了评估结果更接近人的主观视觉特性.
- 相入喜许清泉朱锡芳吴峰汤毅
- 关键词：双树复小波图像模糊图像质量评估
- 基于自适应LARK特征的图像显著性检测算法
- 2017年
- 为了有效检测自然场景中的显著区域,提出一种简单高效的基于自适应LARK特征的图像显著性检测方法。首先自适应选取若干个有效的LARK特征分量,然后计算基于该特征的像素显著性值。为进一步增强图像像素的显著性,通过经典的超像素分割方法计算图像的超像素颜色奇异性值。最后将这两者线性融合,形成自然场景中像素的最终显著性值。在国际通用数据集上测试,结果表明,该方法优于其他视觉显著区域检测计算方法,并且可以产生均匀突出的显著性图谱,在正确率和召回率上都有明显提高。
- 相入喜朱锡芳吴峰李辉
- 关键词：显著性检测
