国家自然科学基金(61172111)
- 作品数：35 被引量：322H指数：10
- 相关作者：韩广良李桂菊孙海江王延杰邸男更多>>
- 相关机构：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院大学长春理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程航空宇航科学技术更多>>
- 基于自适应梯度阈值各向异性滤波抑制红外复杂背景被引量：9
- 2014年
- 在传统各向异性扩散滤波算法的基础上,提出了一种自适应梯度阈值各向异性滤波算法,用于有效地抑制红外复杂背景、滤除噪声,同时增强红外弱小目标。该算法根据图像的局部特性,利用其在不同方向上的梯度特点,判断某点像素是噪声还是图像以及其存在于图像的平滑区域还是边缘区域。文中据此提出了自适应求取边缘函数中的梯度阈值(K值)的方法,解决了原各向异性滤波算法的边缘函数中K值固定单一的问题。实验证明:与原各向异性滤波算法和其他背景抑制算法相比,提出的算法增加了去噪功能,对各种复杂背景抑制效果更好,增强后的图像信噪比提高了近2倍。
- 孙海江王延杰陈小林
- 关键词：各向异性滤波
- 空间划分的目标图像识别与跟踪技术
- 2017年
- 针对多目标识别跟踪算法中存在的低效率、高能耗,易产生误检、漏检等问题,以跟踪精确率、能量损耗为评价指标展开研究.对目前定位与跟踪的相关算法进行分析,提出一种基于空间划分的目标图像识别与跟踪算法.利用空间分簇机制,实时收集目标的位置信息,同时,建立目标丢失与恢复机制,显著提高了目标的识别与跟踪精度,减少能量损耗.结果表明:与常规算法相比,所提算法跟踪成功率提高了10%左右,并能有效减少能量消耗,具有一定的实用价值.
- 张学英韩广良
- 关键词：图像识别图像定位
- 多示例深度学习目标跟踪被引量：4
- 2015年
- 为解决多示例跟踪算法中外观模型和运动模型不足导致跟踪精度不高的问题,该文提出多示例深度学习目标跟踪算法。针对原始多示例跟踪算法中采用Haar-like特征不能有效表达图像信息的缺点,利用深度去噪自编码器提取示例图像的有效特征,实现图像信息的本质表达,易于分类器正确分类,提高跟踪精度。针对多示例学习跟踪算法中选取弱特征向量不能更换,难以反映目标自身和外界条件变化的缺点,在选择弱分类器过程中,实时替换判别力最弱的特征以适应目标外观的变化。针对原始多示例跟踪算法中运动模型中仅假设帧间物体运动不会超过某个范围,不能有效反映目标的运动状态的缺点,引入粒子滤波算法对目标进行预测,提高跟踪的准确性。在复杂环境下不同图片序列实验结果表明,与多示例跟踪算法及其他跟踪算法相比,该文算法具有更高跟踪精确度和更好的鲁棒性。
- 程帅孙俊喜曹永刚刘广文韩广良
- 关键词：目标跟踪多示例学习粒子滤波
- 基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法被引量：21
- 2012年
- 针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。
- 孟勃韩广良
- 关键词：电子稳像全局运动估计尺度不变特征变换
- 光度非均匀彩色序列图像超分辨率重建被引量：6
- 2014年
- 为了实现外界光照变化或相机积分时间自动调节等情况下拍摄的彩色序列图像的超分辨率重建,文章首先提取图像感兴趣区域的方向梯度直方图作为匹配特征,以相关系数作为相似性测度进行几何配准;其次建立光度测量模型进行光度配准;最后采用最大后验估计算法求出光度改善的高分辨率图像。文章采用平均梯度、信息熵、图像对比度对重建图像质量进行评估。实验表明,重建后高分辨率图像平均梯度及信息熵均有大幅提高,图像更清晰、信息更丰富。算法能有效减小重建图像间的光度差异,提高彩色图像的对比度,对光度变化具有一定的鲁棒性。
- 贾苏娟韩广良陈小林孙海江
- 关键词：超分辨率重建HOGICM
- 基于改进MeanShift的目标跟踪算法被引量：28
- 2012年
- 针对传统Meanshift算法在某些干扰或遮挡情况下不能保证跟踪的准确性,以及目标模型内的背景像素也会造成定位偏差的问题,提出一种基于MeanShift的改进算法。首先对目标模型进行改进,通过目标与背景的区分度引入权系数,在目标模型中进行加权处理,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。然后,将跟踪窗进行分块,对各子块使用改进目标模型的Meanshift算法进行跟踪。最后,用匹配度最大的两个子块加权决定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。实验表明,在复杂背景下,新算法仍然可以有效、准确地跟踪运动目标。
- 王田刘伟宁韩广良杜超刘恋
- 关键词：MEANSHIFT目标跟踪分块
- 基于多纹理CS-LBP特征的多视角人脸检测算法被引量：1
- 2018年
- 提出一种多纹理中心对称局部二值模式(CS-LBP)特征,实现复杂环境下的多视角人脸检测.该特征保留Haar特征的序数关系,借鉴局部二值模式(LBP)的组合方式,从水平、垂直、+45°和-45°这4个纹理方向进行特征提取,以保证人脸检测在方向、光照、旋转等方面的鲁棒性.算法采用级联架构,首先针对人脸图像中的不同视角进行分区,分别进行多纹理特征的提取,然后设计独立的分类器,逐级剔除非人脸窗口,最后采用多层感知器(MLP)综合各视角的检测效果,输出检测结果.在数据集FDDB和CMU PIE上进行验证性实验的结果表明,该方法对复杂环境下的多视角人脸检测有效,与传统的卷积神经网络人脸检测方法相比,该方法具有更高的精度.
- 崔凯才华陈广秋谷欣超孙俊喜
- 关键词：人脸检测积分图级联结构
- 基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐算法被引量：2
- 2018年
- 人脸对齐是人脸识别系统中的一个核心部分,定位的准确性和定位速度直接影响到人脸识别的效果。人脸图像存在不同姿态、不同表情、不同光照条件等因素的影响,真实场景下的人脸对齐成为一个难题。本文提出了一种基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐方法,首先通过粗糙定位网络找到近似人脸特征点,并提取局部的SURF特征,输入到局部细化网络,通过级联结构,进一步精确化人脸特征点的具体位置。最后,在人脸数据集AFLW和HELEN上与近几年的对齐方法进行对比实验,平均错误率8.80%,i5四核CPU,2.3Hz主频硬件平台下计算时间7.6ms。我们的人脸对齐方法在真实场景下(包括单人和多人)具有较好的鲁棒性,可以实现准确定位。
- 崔凯才华刘广文刘智
- 关键词：SURF特征
- 结合归一化差分高斯特征的图像匹配技术研究被引量：21
- 2014年
- 图像匹配技术是目前国际上航空摄影测量、光学和雷达跟踪、飞行器巡航制导、导弹投射系统的末制导寻的等领域发展迅速前沿、尖端技术之一。近年来,SIFT算法以其优秀的匹配性能在图像匹配领域受到广泛的关注。鉴于传统SIFT及改进算法计算复杂,难于实际应用的问题,提出结合归一化差分高斯特征的图像自动匹配技术,提取对于复杂影响鲁棒的归一化差分高斯特征,通过在特征点处建立主方向趋势特征向量,减少传统特征向量的冗余,解决不同条件下获取的目标或场景的图像匹配问题.大量实验表明,本匹配算法能够适应图像的旋转、缩放、平移等变化,并且对于噪声、光照变化影响鲁棒;同时计算速度快,具有较好的工程实用价值。
- 邸男李桂菊陈春宁田睿
- 关键词：SIFT图像匹配
- 基于局部峰值的红外弱小目标快速检测被引量：4
- 2013年
- 针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种基于局部尖峰特性的检测方法.首先分析红外小目标的局部灰度特性,提出了一种红外目标的峰值特性判据;然后依据目标的峰值特性判据和时域特性,设计了一种目标检测的快速算法,算法先基于子块预选出局部极大值点,把后续运算限于各极大值点处以减少运算量,再根据极大点值在各方向上的灰度下降判断其尖峰特性;最后利用帧间的连续性滤去噪音引起的伪目标.实验表明本文的算法具有很快的处理速度,且能有效滤去图像中的随机噪音.
- 薛松韩广良
- 关键词：小目标检测红外图像
