检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2006年第3期27卷 319-321,330页

作者：李晓辉吴小培安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室电子科学与技术学院合肥230039

提出一种通过图像层和宏块层相结合的途径来实现视频编码器码率控制的策略。在图像层首先在总体上对每帧图像的编码速率进行预分配,从而确定一个参考量化系数。然后在对每帧图像具体编码时,根据率失真定理,在保证失真最小的情况下,为帧... 详细信息

提出一种通过图像层和宏块层相结合的途径来实现视频编码器码率控制的策略。在图像层首先在总体上对每帧图像的编码速率进行预分配,从而确定一个参考量化系数。然后在对每帧图像具体编码时,根据率失真定理,在保证失真最小的情况下,为帧内不同的宏块选用最佳的量化系数。仿真结果表明:采用此视频编码码率控制策略能有效地减少或避免缓冲区出现上、下溢,使得输出码流趋于稳定,同时提高重建视频信号的信噪比。

关键词：视频编码码率控制率失真最佳化

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轮辋裂纹检测方法研究

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计算机工程与应用 2006年第34期42卷 188-190页

作者：涂铮铮吴海滨罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学特种电视研究中心合肥230088

综合运用图像边缘检测、形态学运算、傅立叶变换、最优阈值分割等多种方法,提出一种适用于车轮轮辋探伤系统的裂纹检测方法。该方法能有效抑制背景光照不均和去除背景刀纹,同时较好地检测到裂纹特征。实验表明该方法具有运算速度快,漏... 详细信息

综合运用图像边缘检测、形态学运算、傅立叶变换、最优阈值分割等多种方法,提出一种适用于车轮轮辋探伤系统的裂纹检测方法。该方法能有效抑制背景光照不均和去除背景刀纹,同时较好地检测到裂纹特征。实验表明该方法具有运算速度快,漏判误判率低的特点。

关键词：边缘检测形态学傅立叶变换图像分割裂纹

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构造性覆盖算法的知识发现方法研究

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电子与信息学报 2006年第7期28卷 1322-1326页

作者：张旻张铃解放军电子工程学院702研究室合肥230037 安徽大学人工智能与信号处理国家教育部重点实验室合肥230039

该文提出一种新的基于构造性覆盖算法的知识发现方法。由于覆盖网络构造方法的特殊性,使得形成的每个覆盖领域都很有价值,对覆盖领域内样本分析能挖掘出数据内在的知识,且可以根据需求构造不同的覆盖网络,形成对数据的多侧面的分析;实... 详细信息

该文提出一种新的基于构造性覆盖算法的知识发现方法。由于覆盖网络构造方法的特殊性,使得形成的每个覆盖领域都很有价值,对覆盖领域内样本分析能挖掘出数据内在的知识,且可以根据需求构造不同的覆盖网络,形成对数据的多侧面的分析;实验结果表明覆盖算法用于知识发现的方法是有效可行的。

关键词：覆盖算法覆盖领域等价关系知识发现

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基于小波域中SOT结构的SAR相干斑抑制

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2006年第11期29卷 1400-1403页

作者：朱家兵陶亮洪一华东电子工程研究所信号处理研究室安徽合肥230031 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进... 详细信息

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进行有效的滤波;实验结果表明,此方法对SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,同时还尽可能多保留目标的纹理细节。

关键词：小波变换空间向树结构合成孔径雷达相干斑噪声软阈值

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基于Contourlet变换的指纹图像增强

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计算机工程与应用 2006年第31期42卷 11-12,170页

作者：王发牛粱栋陈军宁唐俊屈磊安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学电子科学与技术学院合肥230039

提出通过变换域进行指纹图像增强,对指纹图像进行多尺度多方向的Contourlet变换,通过估计噪声方差水平,对Contourlet变换域系数进行处理,保护边缘特征系数,抑制噪声系数,反变换重建达到去除噪声、增强图像的目的。实验结果表明算法效果... 详细信息

提出通过变换域进行指纹图像增强,对指纹图像进行多尺度多方向的Contourlet变换,通过估计噪声方差水平,对Contourlet变换域系数进行处理,保护边缘特征系数,抑制噪声系数,反变换重建达到去除噪声、增强图像的目的。实验结果表明算法效果良好。

关键词：指纹增强 Contourlet变换图像增强

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粒度计算方法

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计算机工程与应用 2006年第35期42卷 1-3,67页

作者：赵立权方宏彬汤旭清张铃南京财经大学电子商务重点实验室南京210003 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室

粒度计算是一种用来处理不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定知识的工具,它象一把大伞,覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究,已成为人工智能研究领域的重要热点。从人类智能特点出发,分析了粒度的特征,提出了商空... 详细信息

粒度计算是一种用来处理不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定知识的工具,它象一把大伞,覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究,已成为人工智能研究领域的重要热点。从人类智能特点出发,分析了粒度的特征,提出了商空间理论的粒度计算模型。介绍了粒度计算的主要方法,并对这些方法进行了比较。

关键词：粒度计算商空间粗糙集模糊集

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辛几何理论和辛差分格式算法在目标散射场计算中的应用

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中国科学技术大学学报 2006年第11期36卷 1160-1164页

作者：吴琼黄志祥吴先良安庆师范学院数学与计算科学学院安徽安庆246011 安徽大学教育部计算智能与信号处理重点实验室安徽合肥230039

通过分析辛几何理论、辛差分格式和显示辛差分格式,提出了一种将辛差分格式算法与辛几何理论结合起来,计算复杂目标散射场的新方法,该方法具有长时间的守恒性和精确性.还给出二维椭圆形反射天线焦散区散射场的计算实例,计算结果证明了... 详细信息

通过分析辛几何理论、辛差分格式和显示辛差分格式,提出了一种将辛差分格式算法与辛几何理论结合起来,计算复杂目标散射场的新方法,该方法具有长时间的守恒性和精确性.还给出二维椭圆形反射天线焦散区散射场的计算实例,计算结果证明了辛几何理论结合辛差分格式求解散射场方法的有效性.

关键词：辛几何理论辛差分格式焦散区

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基于Cameron分解和SVM的极化SAR图像分类

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计算机工程与应用 2006年第36期42卷 17-19,22页

作者：汪洋鲁加国张长耀安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国电子科技集团第38研究所合肥230031

Cameron分解先将极化散射矩阵分解为互易分量和非互易分量,再将互易分量进一步分解为对称分量和非对称分量,这是极化合成孔径雷达图像特征提取的有效途径。由四个分量的范数组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机设计分类器,... 详细信息

Cameron分解先将极化散射矩阵分解为互易分量和非互易分量,再将互易分量进一步分解为对称分量和非对称分量,这是极化合成孔径雷达图像特征提取的有效途径。由四个分量的范数组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机设计分类器,提出了一种极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将Cameron分解与SVM结合起来应用于极化SAR图像分类的算法是可行和有效的,通过选择不同的参数对分类结果影响很大,验证了参数选择在SVM分类器中的重要作用。

关键词：极化合成孔径雷达 Cameron分解支持向量机核函数参数选择

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基于混合核函数的SVM及其应用

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计算机技术与发展 2006年第2期16卷 176-178页

作者：张芬陶亮孙艳安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中,其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,文中采用了混合核函数,并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中,且与普通核函数构造的支持... 详细信息

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中,其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,文中采用了混合核函数,并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中,且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。

关键词：支持向量机混合核函数局部性核函数全局性核函数

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基于小波的大脑图像边界跟踪算法研究

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计算机工程与应用 2006年第18期42卷 204-206页

作者：王鑫宁晨罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027

准确提取医学图像中目标的边界在图像处理分析和医疗应用领域具有重要意义。针对大脑图像中纹理复杂,难以区分非正常区域和正常区域边界的问题,本文提出了一种基于小波多尺度分析的边界跟踪方法。该方法首先对原始大脑图像进行小波变换... 详细信息

准确提取医学图像中目标的边界在图像处理分析和医疗应用领域具有重要意义。针对大脑图像中纹理复杂,难以区分非正常区域和正常区域边界的问题,本文提出了一种基于小波多尺度分析的边界跟踪方法。该方法首先对原始大脑图像进行小波变换,得到图像的多分辨率表示,然后利用一种改进的轮廓跟踪算法对最低分辨率的图像进行跟踪,最终获得了大脑中非正常区域的边界。实验结果表明该算法可以有效地去除噪声以及脑部正常纹理的干扰,提取出目标特别是非正常区域的边界特征,执行效率高,跟踪准确。

关键词：边界跟踪小波变换多尺度分析医学图像处理

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