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梁子飞

作品数：7 被引量：17H指数：2
供职机构：四川大学电子信息学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇专利

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇电子电信

主题

  • 7篇图像
  • 3篇图像增强
  • 2篇图像增强处理
  • 2篇图像增强方法
  • 2篇模糊图
  • 2篇模糊图像
  • 2篇功率
  • 2篇功率谱
  • 2篇功率谱分析
  • 2篇功率损失
  • 1篇信息处理
  • 1篇序列图
  • 1篇序列图像
  • 1篇隐私
  • 1篇隐私信息
  • 1篇正则
  • 1篇正则化
  • 1篇数据驱动
  • 1篇同胚
  • 1篇图像处理

机构

  • 7篇四川大学
  • 1篇中山大学
  • 1篇中海油能源发...
  • 1篇广东顺德中山...

作者

  • 7篇梁子飞
  • 6篇何小海
  • 3篇滕奇志
  • 2篇吴炜
  • 2篇吴媛媛
  • 1篇罗代升
  • 1篇李滔
  • 1篇吴小强
  • 1篇符耀庆
  • 1篇张晓林
  • 1篇余艳梅
  • 1篇卿粼波
  • 1篇唐晓颖
  • 1篇干可
  • 1篇曾鹏
  • 1篇季成涛

传媒

  • 3篇四川大学学报...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇数据采集与处...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 3篇2013
  • 1篇2012
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
基于非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法
2013年
现有的大多数彩色图像增强算法在提高图像整体对比度的同时,不能很好地增强图像的边缘细节、保持色彩信息,针对这种现象,提出一种结合DCT变换和非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法。算法根据非下采样contourlet变换后不同子带的特点对低频子带和高频子带采用不同的增强方法进行处理。为了修复增强过程中产生的颜色偏移,对增强后的图像进行了颜色修复。最后通过简单锐化即可达到很好的效果。由实验结果可知,算法提高了图像整体对比度的同时保留了完整的边缘细节信息,具有更好的色彩保真度,从视觉效果和性能指标上来看都优于curvelet变换的方法和DCT变换的方法。
邱攀攀何小海梁子飞吴小强
关键词：DCT变换CURVELET变换非下采样CONTOURLET变换彩色图像增强算法
基于刃边法的序列图像盲超分辨率重建算法被引量：1
2013年
为了减少点扩展函数(PSF)估计误差对盲超分辨率重建结果的影响,提出了1种新的序列图像盲超分辨率重建算法。首先采用刃边法实现对成像系统点扩展函数的准确估计,然后将估计的点扩展函数引入迭代反投影超分辨率重建算法中,进行高分辨率图像的重建。实验结果表明,本文算法运算时间较短,不受限于低分辨率图像的模糊程度,重建结果不但具有较高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),而且真实分辨率的提升幅度更大。
张晓林何小海李滔梁子飞
关键词：序列图像
一种基于功率谱分析的强适用性图像增强方法
本发明涉及一种基于功率谱分析的强适用性图像增强的方法，属于图像增强领域。该方法包括对图像功率谱数学模型的建立，对模型的分析，演推出真实图像的特征，并对此特征进行统计证明。本发明经求解并分析模糊图像与清晰图像的平均功率谱曲...
何小海梁子飞吴媛媛滕奇志吴炜
3维大脑核磁共振图像隐私信息剔除方法
2013年
在神经影像研究中,患者的面部特征有时可以通过3维表面重建技术从影像中复原,这使得患者身份隐私信息泄漏存在潜在可能。为了解决这一问题,提出一种自动化面部特征剔除算法,从海量多模态大脑核磁共振影像中自动剔除患者身份相关的面部特征信息。该方法基于一种新提出的多分辨分层特征向量匹配方法来准确定位3维影像中的解剖学点标记,并通这种匹配方法从多模态磁共振影像中确定患者面部特征相关的解剖结构的空间位置,并以此为基础估计出一个最优3维剔除平面来剔除患者面部特征信息。最后,通过实验验证了该方法的有用性和可靠性。
干可余艳梅罗代升梁子飞曾鹏
关键词：核磁共振大脑数据驱动面部特征3维重建
一种基于功率谱分析的强适用性图像增强方法
本发明涉及一种基于功率谱分析的强适用性图像增强的方法，属于图像增强领域。该方法包括对图像功率谱数学模型的建立，对模型的分析，演推出真实图像的特征，并对此特征进行统计证明。本发明经求解并分析模糊图像与清晰图像的平均功率谱曲...
何小海梁子飞吴媛媛滕奇志吴炜
文献传递
一种基于正则化的边缘定向插值算法被引量：9
2014年
针对传统的基于线性回归模型插值算法不能对变化剧烈的边缘进行有效插值的问题,该文提出一种基于正则化的边缘定向插值算法。算法主要分为两部分:参数估计部分与数据估计部分。在参数估计部分,为了更加准确地描述图像局部结构,把已估计的高分辨率像素作为训练像素的一部分,用以进行回归模型参数的估计。在数据估计部分,引入像素平滑方向作为正则化项,以降低参数的误估计引起的数据估计偏差。实验结果表明,该算法能很好地保持图像的边缘特征,尤其在变化比较剧烈的边缘区域;与双三次插值算法及基于正则化的局部线性回归插值算法(Regularized Local Linear Regression,RLLR)相比,该算法能取得更好的视觉效果及较高的PSNR值。
季成涛何小海符耀庆梁子飞卿粼波
关键词：图像处理插值正则化
图谱法脑部MRI图像自动分割技术发展及应用被引量：7
2015年
脑部MRI图像自动分割是计算机技术运用于医学上的一个典型工作,脑部图像分割技术对于人类研究脑部疾病具有重要意义。虽然有一些非常广泛应用的图像分割方法,如阈值法、区域增长法、聚类法等,但在脑部MRI图像分割中,这些方法都没有图谱法具有更为实际的医学研究与临床价值。本文回顾了脑部图像配准、分割的发展历程,介绍了图谱分割算法的发展及基本原理,以及当前比较前沿的多图谱分割系统的组成和应用。最后本文对图谱法脑部自动分割在实际临床医学中的应用前景作了总结和展望。
何小海梁子飞唐晓颖滕奇志
关键词：信息处理图像分割微分同胚
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