王彬
- 作品数：7 被引量：24H指数：3
- 供职机构：青岛科技大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信兵器科学与技术交通运输工程更多>>
- 基于广义Gamma分布的高分辨率SAR图像海岸线检测被引量：8
- 2018年
- 本文针对高分辨率SAR图像,采用广义Gamma分布(GΓD)对杂波进行建模,在此基础上提出一种基于水平集分割的海岸线检测方法.GΓD是一种高度灵活的经验分布模型,能够对SAR图像不同类型的地物进行有效建模,其参数可由对数累量法估计得到.基于该分布建立能量泛函,并通过水平集方法最小化能量泛函进行海陆分割,得到海岸线检测结果.利用两幅Terra SAR-X实测SAR图像实验证明,该方法可以实现更精确的海岸线检测.
- 王彬王彬
- 关键词：合成孔径雷达水平集海岸线检测
- 基于水下图像增强算法的研究被引量：1
- 2010年
- 由于水下图像成像条件复杂、质量较差,给实际操作和科研带来了很大的难题。图像增强方法可以针对水下图象的特点改善其质量。直方图法可以增大图像的灰度变化范围,丰富灰度层次,改善视觉感知效果,达到图象增强的目的;同态滤波法可以有效的消除图像的照明不均,增强暗区的图像细节;通过实验验证,选用的方法能够有效地减轻图像细节的模糊,轮廓更清楚,对实际水下图像进行处理,增强效果明显。
- 王彬
- 关键词：图像增强水下图像直方图同态滤波
- 一种PCNN和边缘检测协同的SAR图像分割算法被引量：6
- 2021年
- 针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)域中里兹分数导数(Riesz fractional derivative,RFD)边缘检测和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)协同的高分辨率SAR图像分割算法。该算法首先将原始图像经过边缘检测处理以保留较好的边缘信息,再由PCNN模型进行图像分割,最后通过形态学进一步去除相干斑点。将所提算法应用到不同区域的高分辨SAR图像分割中,实验结果表明该方法能够有效抑制相干斑噪声和灰度边界模糊的影响,获得精准的分割效果。
- 王彬王彬
- 关键词：高分辨率SAR图像边缘检测分数阶傅里叶变换脉冲耦合神经网络
- 基于小波模极大值的边缘检测被引量：1
- 2011年
- 图像的边缘检测技术对于图像处理、模式识别等都具有重要研究意义。如何提高边缘检测的准确性,使边缘提取算法具有更高的信噪比是图像处理的经典难题,所以好的边缘提取算法一直是众多学者研究的重点。本文首先介绍了小波变换对于边缘检测技术的应用,然后针对图像边缘检测中噪声抑制和提取边缘细节的矛盾,详细阐述了小波模极大值法的原理以及选取不同阈值对于处理结果的影响。最后通过实验对本文选用的方法和经典算法进行了比较,对比评价了它们各自的优缺点以及对噪声的抑制。
- 王彬
- 关键词：边缘检测模极大值小波变换
- 基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法被引量：6
- 2021年
- 针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中,仍然存在精度低与自动化水平差的问题,提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先,将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次,通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后,将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征,并通过上采样产生海水分割结果。最后,利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比,证明所提算法对海岸线的提取更加准确,能够减少虚警和漏警,具有更好的性能。
- 王彬王彬
- 关键词：海岸线提取
- VFP在高校招生录取数据处理中的应用
- 2010年
- 数据处理作为高校招生录取的一个中间环节,涉及到招考院校与拟录取学生、邮局、银行等单位,由此带来了多种关系的数据处理。结合高考院校录取子系统自身的特点,提出运用VFP(Visual FoxPro)的特定命令、查询、函数轻松完成高校招生录取数据处理工作。
- 王彬魏振钢
- 关键词：VFP招生录取数据处理
