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检索条件"作者=徐立中"
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模糊方法与遗传算法相结合的图像恢复
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仪器仪表学报 2001年 第2期22卷 149-153页
作者: 徐立中 张敏 河海大学电气工程学院 南京210098
在一般的图像恢复遗传操作过程 ,适应度是以确定性和精确性的函数作为评价标准的 ,没有考虑到图像本身的复杂性和评价最佳恢复图像标准的模糊性。实际上 ,人的视觉相对复杂的多 ,恢复图像的特性存在着很大的多样性和模糊性。另外 ,在... 详细信息
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极低码速率下工业视频图象的压缩技术与特点分析
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计算机工程 1998年 第5期24卷 36-39页
作者: 徐立中 河海大学电气工程学院 南京210098
文章讨论和分析工业视频图象的特点以及适用于极低码速率下的工业运动视频图象压缩编码方法。
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基于明渠非恒定流仿真模型的灌区水情信息耦合研究
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水利学报 2012年 第5期43卷 537-544页
作者: 赵丽华 徐立中 河海大学计算机与信息工程学院 江苏南京210098
为扩展灌区水情实时监测系统的时空覆盖能力,增强系统的检测性能和可靠性,采用基于灌溉渠系运行仿真模型,通过在系统输入变量上叠加"干扰流量"的方法,建立起离散的实时监测数据之间的关联,同时基于对灌区用水模糊特征的分析,估计干扰用... 详细信息
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基于光强—光谱—偏振信息融合的水下目标检测
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通信学报 2013年 第3期34卷 192-198页
作者: 陈哲 王慧斌 沈洁 徐立中 河海大学计算机与信息学院 江苏南京211100
由于图像建模及参数估计的困难和复杂性,水下目标检测算法的性能受到了严重影响。受水下生物视觉信息处理机制的启发,针对特殊的水下光学环境提出一种新的基于光强—光谱—偏振的仿生信息融合目标检测方法,能够根据所获得的水下光学先... 详细信息
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基于多Agent的虚拟生态工业园区的建模与仿真
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系统仿真学报 2007年 第12期19卷 2844-2848页
作者: 秦荪涛 徐立中 浙江财经学院信息学院 浙江杭州310018 河海大学商学院 江苏南京210098
通过分析Agent建模的一般方法,作者抽象出了虚拟生态工业园区的多Agent的概念模型,提出了基于多Agent的虚拟生态园工业区各个Agent的属性和Agent之间的关联规则,运用Swarm仿真平台实现了模型,并得到了一些有益的结论,为国家建设区域生... 详细信息
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一种自适应模糊密度赋值的小波变换遥感图像融合算法
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电子与信息学报 2007年 第2期29卷 355-359页
作者: 石爱业 徐立中 河海大学计算机及信息工程学院 南京210098
该文提出了一种基于模糊积分的多光谱图像和全色遥感图像融合算法。该算法首先由多光谱图像和全色图像的小波系数来获取模糊积分的信度函数,再依据小波系数的局部窗口内的方差自适应的构造模糊密度,然后由模糊积分计算融合后的小波系数... 详细信息
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河流水面成像测速研究进展
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仪器仪表学报 2015年 第7期36卷 1441-1450页
作者: 张振 徐枫 王鑫 徐立中 河海大学计算机与信息学院 南京211100
大尺度粒子图像测速(LSPIV)是一种用于测量大面积(数百平方米)水体表面流速的非接触式全场流速测量技术。不仅可用于常规条件下明渠紊动特性和时均特性的研究,更具有极端条件下河道水流监测的应用潜力。然而受复杂现场环境的影响,该技... 详细信息
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基于伪测量方程模型库的延迟量测滤波
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电子与信息学报 2011年 第12期33卷 2902-2908页
作者: 冯肖亮 文韬 徐立中 河海大学计算机与信息学院 南京210098 杭州电子科技大学计算机学院 杭州310018
信息在传感器网络传输过程会出现延迟、错序和丢包等现象,如何充分地利用这些信息对有效提高状态估计精度非常重要。针对现有延迟量测滤波方法存在的问题,本文基于所建立的伪测量方程模型库,提出一种用于处理延迟量测的滤波方法。首... 详细信息
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基于梯度先验的水下图像恢复
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仪器仪表学报 2022年 第8期43卷 39-46页
作者: 陈哲 周旭 沈洁 徐立中 河海大学计算机与信息学院 南京211100
由于水体对光线的吸收和散射作用,水下图像呈现出强衰减、高噪声和色彩畸变等问题,难以满足视觉观察和图像分析的需求。针对这一问题,提出了一种基于梯度先验的水下图像恢复方法,用以提高水下图像质量。首先,根据水下成像特性,建立水下... 详细信息
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基于径向基神经网络的明渠流量软测量方法
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仪器仪表学报 2011年 第12期32卷 2648-2655页
作者: 张振 徐立中 韩华 严锡君 河海大学计算机与信息学院 南京210098
为克服现有明渠流量测量方法在监测自动化、测量准确度、测量成本和适用范围等方面存在的不足,在新兴的大尺度粒子图像测速(large-scale particle image velocimetry,LSPIV)技术的框架下,设计了一种基于径向基神经网络(radial basis fun... 详细信息
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