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国家自然科学基金(61205200)

作品数:11 被引量:46H指数:5
相关作者:徐平薛凌云常英杰张竞成许彬更多>>
相关机构:杭州电子科技大学中国人民解放军海军航空工程学院浙江省肿瘤医院更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省公益性技术应用研究计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程一般工业技术农业科学更多>>

文献类型

  • 11篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 9篇自动化与计算...
  • 2篇机械工程
  • 1篇天文地球
  • 1篇电子电信
  • 1篇医药卫生
  • 1篇农业科学
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 2篇亚像素
  • 2篇亚像素边缘
  • 2篇亚像素边缘检...
  • 2篇植物
  • 2篇乳腺
  • 2篇肿块
  • 2篇像素
  • 2篇像素边缘
  • 2篇像元
  • 2篇边缘检测
  • 1篇等高线
  • 1篇压缩感知
  • 1篇牙本质
  • 1篇掩膜
  • 1篇样本集
  • 1篇样条插值
  • 1篇余弦
  • 1篇余弦变换
  • 1篇帧间
  • 1篇帧间相关性

机构

  • 10篇杭州电子科技...
  • 2篇浙江省肿瘤医...
  • 2篇中国人民解放...
  • 1篇浙江大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 7篇徐平
  • 3篇常英杰
  • 3篇薛凌云
  • 2篇刘春辉
  • 2篇张竞成
  • 2篇曹建
  • 2篇谢晓方
  • 2篇许彬
  • 2篇徐从安
  • 2篇王彦
  • 1篇徐伟栋
  • 1篇陈晖
  • 1篇张娟
  • 1篇朱益苗
  • 1篇徐英
  • 1篇厉力华
  • 1篇孙涛
  • 1篇林斌
  • 1篇陈庆光
  • 1篇朱海华

传媒

  • 3篇杭州电子科技...
  • 1篇农业工程学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇计量学报
  • 1篇中国激光
  • 1篇光学学报
  • 1篇传感技术学报
  • 1篇激光与红外
  • 1篇弹箭与制导学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 5篇2016
  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 2篇2013
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法被引量:9
2017年
针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。
徐平肖冲张竞成薛凌云
关键词:高光谱数据
基于改进Marching Cubes算法的乳腺MRI肿块三维重建被引量:5
2013年
核磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)是目前乳腺癌肿块诊断的常用辅助手段,对图像的正确解析是关键,针对传统MC(Marching Cubes)面绘制算法应用于乳腺MRI图像的不足,提出了改进方法。首先利用乳腺MRI序列图相邻帧间图像灰度分布的相似,肿块组织形状相近等相关性,在RSF(Region-Scalable Fitting)模型的基础上利用初始轮廓迭代的方法提取肿块区域。接着将多组参数下获得的结果,依据每一帧与其前后帧的重叠面积越大越好作为条件进行筛选,使提取的等值面最优化。最后采用基于加权二次误差度量的三角形折叠方法,对面绘制产生的大量三角网格进行了简化。将所提出的改进方法应用于30例乳腺MRI序列图,实验结果表明,对于乳腺MRI肿块的三维重建在精度和绘制速度上都比使用传统MC算法有很大提高。
朱益苗徐伟栋厉力华刘伟徐平张娟
关键词:帧间相关性三角网格简化
乳腺肿块MRI图像的初始定位方法对比研究
计算机辅助诊断对乳腺磁共振成像(MRI)中肿块区域的自动分割和测量为医生提供定量的诊断依据。由于医学图像本身的特异性与病灶对比度不够明显、边缘模糊等特点,目前尚未有一种稳定、普适的分割方法,因此通过对分割过程中不同阶段的...
叶希鹏徐伟栋杨勇厉力华杨小丹张娟
关键词:乳腺核磁共振成像模糊C均值
文献传递
面向植物生理生化参数反演的光谱信息压缩感知重构被引量:3
2016年
为建立一种对光谱数据进行有效压缩和重构的方法,在提高数据的储存、传输效率同时能够保持光谱信息对于植物生理生化参数的解译能力。该研究将压缩感知技术引入对植物光谱的压缩和重构,以含水量、类胡萝卜含量和叶绿素含量等植物关键生理生化参数为反演目标,分别采用不同采样率对植物光谱进行压缩重构的试验,在考察植物光谱的谱间数据相关性基础上,分别在原始光谱、光谱指数和反演模型3个层面讨论了信号压缩重构的效果和影响。试验结果表明,对光谱信号的压缩感知重构在3个层面的误差随信号采样率均呈现规律性变化。在原始光谱层面当采样率达到0.25时,原始光谱重构误差能够稳定在2%以内。在光谱指数层面,不同的光谱指数对采样率的敏感程度不同,在控制重构误差低于10%时,含水量、叶绿素和类胡萝卜素的采样率分别要高于0.25、0.15和0.1。在反演模型层面,通过偏最小二乘回归建模,各生理生化光谱指数模型在采样率达到0.25时,重构的归一化均方根误差降低到16.5%以内。因此,该研究提出的基于压缩传感理论的光谱压缩及重构方法在显著减少植物光谱的数据量的同时,可以保持植物光谱关键信息,能够有效支持植物高光谱数据的处理和分析。
徐平刘俊峰张竞成薛凌云
关键词:压缩感知生理生化参数光谱指数
基于边缘像元投影的微小轴承亚像素边缘检测被引量:10
2016年
对于微小轴承的内径测量,基于机器视觉的非接触测量技术具有广阔的应用前景。针对轴承的边缘像素点,投影将感光像元划分成感光值不同的两个部分,像素单元的最终灰度值为投影两侧局部灰度统计值的面积加权平均值,取该像素的矩形邻域,并对其邻域灰度值进行高斯加权处理,将边缘投影按泰勒公式展开为二次曲线得到高精度亚像素边缘。针对微小轴承进行实验,将本文算法与基于直线拟合的方法进行比较,每毫米包括约217.18个像素,检测的圆度提高0.04%以上,标准差减少不少于7.27%,因此可更准确获取微小轴承内径的亚像素边缘。
徐平常英杰薛凌云
关键词:亚像素边缘检测高斯分布
钢丝综质量检测方法研究被引量:2
2015年
针对钢丝综产品的质量检测问题进行了研究,设计出一套双面成像装置。用主轴旋转法校正钢丝综图像,采用废次品延时剔除的策略,提出了一种钢丝综分类识别方法。方法首先用5个几何量特征定位感兴趣区域,接着提取灰度直方图和梯度特征以及灰度共生矩阵特征作为分类特征,用带PCA的SVM进行分类识别。通过实验表明,钢丝综分类识别法具有较高的识别能力。
刘春辉徐平许彬常英杰
关键词:钢丝综灰度共生矩阵降维支持向量机
汽车发动机进气歧管高精度亚像素边缘检测被引量:7
2018年
提出基于边缘像元投影的汽车发动机进气歧管高精度亚像素边缘检测方法。利用物体边缘投影将其所穿过的感光单元划分2个部分,边缘像素单元的最终灰度值为投影两侧局部灰度统计值的面积加权平均值,并利用矩形邻域建模求得边缘亚像素的准确位置。对汽车发动机进气歧管的实验结果表明,与基于曲面拟合的亚像素边缘检测方法相比,对50.00 mm×40.00 mm规格产品,长短轴标准差分别降低了1.71%和17.78%,对50.05 mm×40.05 mm规格产品,长短轴标准差分别降低了38.66%和2.03%。
徐平薛凌云常英杰
关键词:计量学进气歧管亚像素边缘检测
双半字识别算法在水表字符识别系统中的应用被引量:8
2016年
水表自动抄表系统中,由于水表机械结构的原因,读数转盘常常出现进位不完全的情况,导致读数出现上下双半残缺字符,不利于识别.对这类双半字符进行研究,提出了改进的双半字识别算法.首先制作十个标准的完整双字符模板,然后根据分割的待识别双半残缺字符,从完整双字符模板中截取双半字符模板,利用改进的Hausdorff距离模板匹配进行匹配识别,最后通过比较上下半字符的比例确定字符读数.实验结果表明,算法对这类双半字符有较好的识别结果,有效地提高了水表自动抄表系统中字符识别能力.
徐平许彬常英杰
关键词:自动抄表HAUSDORFF
轴承铆钉缺陷检测方法研究被引量:2
2014年
铆钉装配质量直接决定着轴承的质量,但是目前很少有对轴承铆钉装配质量的研究。针对轴承在装配过程中产生的铆钉缺陷,该文提出了3种基于图像特征的缺陷判定方法,这3种方法分别将归一化互相关、Blob算法和金字塔匹配应用到轴承铆钉检测,较好地满足了轴承铆钉缺陷在线检测的需求。
刘春辉徐平
关键词:图像匹配归一化互相关
地面红外纹理的动态生成技术研究被引量:1
2016年
为实现红外导引头视景仿真中地面视景的动态生成,提出了一种地面红外纹理的动态生成方法。根据太阳小时辐射量、风速、大气温度、相对湿度和不同材质地面温度的实测数据建立样本集,并基于该样本集建立了几种典型地面材质表面温度场的工程计算模型。仿真工程中,在地面材质区域纹理的基础上,结合温度场工程计算模型和由多谱段图像法生成的纹理掩膜,在着色器中动态生成地面的红外纹理。实验表明,地面温度场模型的预测结果与实测数据吻合较好,生成的地面红外纹理比较逼真,满足三维仿真工程实时性要求。
王彦谢晓方曹建徐从安涂晓明
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