检索结果-南通市图书馆

采用自相关和协方差函数在光照—欧氏变化条件下识别彩色纹理(英文)

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红外与毫米波学报 2003年第5期22卷 321-326页

作者：阿拉威杨杰叶晨洲上海交通大学图像处理模式识别研究所上海200030

采用完整的Zernike矩自相关函数集合提取彩色纹理的空间结构信息 .该函数集合生成基于自相关矩的矩阵 ,并在此基础上获得彩色纹理的光照不变因子 .对于不同的光照变化 ,所获矩阵间存在着线性变化关系 .6 0 0幅不同光照和旋转条件下的彩... 详细信息

采用完整的Zernike矩自相关函数集合提取彩色纹理的空间结构信息 .该函数集合生成基于自相关矩的矩阵 ,并在此基础上获得彩色纹理的光照不变因子 .对于不同的光照变化 ,所获矩阵间存在着线性变化关系 .6 0 0幅不同光照和旋转条件下的彩色纹理图像将先前提出的彩色协方差函数与循环和非循环自相关函数进行比较。

关键词：彩色纹理纹理识别彩色自相关函数欧氏变换不变因子 Zernike矩协方差函数图象处理

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数据驱动的液体火箭发动机健康监测算法研究

西安交通大学学报 2024年第4期58卷 182-191页

作者：刘梓琰吴毅伟王冠李璨王姝淇陈海宝北京宇航系统工程研究所北京100076 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

针对火箭发动机氧涡轮转子轴盘根部断裂、轴盘接合处裂纹等故障难以识别定位的问题,基于某型液体火箭发动机测试数据,构建机器学习、数据分析等方法,绕过其内部复杂物理机理,从数据层面对氧涡轮泵进行故障检测与模式判别。对于故障检测... 详细信息

针对火箭发动机氧涡轮转子轴盘根部断裂、轴盘接合处裂纹等故障难以识别定位的问题,基于某型液体火箭发动机测试数据,构建机器学习、数据分析等方法,绕过其内部复杂物理机理,从数据层面对氧涡轮泵进行故障检测与模式判别。对于故障检测,提出了两种分别适用于速变数据与缓变数据的故障检测算法,两种算法能够处理多种工况下的火箭发动机数据,经检验,这两种算法都具有较高的准确率,分别为84.2%、94.9%。针对故障模式判别,给出了一种基于滑动窗口的聚类算法,可以实现不同故障模式的区分,其中针对两种故障模式的识别准确率分别达到了86.2%、95.5%,并且给出了两种故障模式对应的振动数据异常频率区间,这可为相关研究人员提供与故障有关的有用线索。

关键词：液体火箭发动机数据驱动故障检测健康监测

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基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法

遥感学报 2024年第7期28卷 1713-1721页

作者：段德鑫路遥黄立威刘佩林文飞上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 北京市遥感信息研究所北京100192

与第二代人工神经网络(ANN)相比,第三代类脑脉冲神经网络(SNN)由于其高能效、高仿生、可解释等特点,在遥感影像智能处理的高能效、高精度、高可解译方面具有较大的潜在优势。针对现有脉冲神经网络算法延时较大的问题,本文提出一种基于... 详细信息

与第二代人工神经网络(ANN)相比,第三代类脑脉冲神经网络(SNN)由于其高能效、高仿生、可解释等特点,在遥感影像智能处理的高能效、高精度、高可解译方面具有较大的潜在优势。针对现有脉冲神经网络算法延时较大的问题,本文提出一种基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法。该算法首先搭建了一个带有动态裁剪阈值激活函数的目标检测神经网络作为源网络进行预训练,随后借助训练过程中得到的裁剪阈值,通过激活神经元与脉冲神经元的映射关系将源网络转换为类脑脉冲神经网络,在继承源网络较高精度的同时还具备了低延迟、高仿生的特点。在SSDD(SAR-Ship-Detection-Datasets)和RSOD两个公开遥感数据集上的实验结果表明,该方法能够以极低的损失将源网络转换至类脑脉冲神经网络,并能在低时间步下对遥感目标实现较高的检测识别精度。同时该方法能够在继承ANN网络易于训练的特性与精度优势的同时,充分展现SNN的高稀疏度的带来的巨大能效优势。

关键词： SAR 遥感图像光学遥感目标检测深度学习脉冲神经网络

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用于红外弱小点目标图像的超分辨增强技术

红外与毫米波学报 2011年第2期30卷 137-141,148页

作者：牛志彬周越施鹍上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,... 详细信息

提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,弱小目标的分辨率可以得到有效增强,局部信噪比可以得到提升,复杂背景可以得到抑制.

关键词：红外图像弱小目标超分辨重建特征流

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基于模糊逻辑的路口交通信号控制

计算机工程 2003年第10期29卷 50-52页

作者：赵晨胡福乔施鹏飞上海交通大学图像处理模式识别研究所上海200030

城市交通控制(UTC)是智能交通系统中非常重要的组成部分。在一些复杂的交通情况下，使用传统的控制方法进行交通信号控制的效果并不好。由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型，因此它非常适合对路口交通信号灯进行控制。该文... 详细信息

城市交通控制(UTC)是智能交通系统中非常重要的组成部分。在一些复杂的交通情况下，使用传统的控制方法进行交通信号控制的效果并不好。由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型，因此它非常适合对路口交通信号灯进行控制。该文给出了一种采用模糊逻辑进行路口信号灯控制的方法。通过从路口检测器获取车辆信息，模糊规则对信号灯进行优化控制。通过仿真模拟，给出了实验结果。

关键词：智能交通系统城市交通控制信号灯控制模糊控制

基于邻域分析TDLMS滤波器的红外小目标检测

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红外与毫米波学报 2009年第3期28卷 235-240页

作者：曹原杨杰刘瑞明上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

使用基本的TDLMS滤波器可以用来进行小目标检测,但是由于其结构和算法的限制,在进行目标检测的过程中会产生一些困难.提出了一种基于邻域分析的TDLMS滤波器,改造了滤波器输入窗口结构,并加入了新的数据处理模块,使其能够更多地获取和利... 详细信息

使用基本的TDLMS滤波器可以用来进行小目标检测,但是由于其结构和算法的限制,在进行目标检测的过程中会产生一些困难.提出了一种基于邻域分析的TDLMS滤波器,改造了滤波器输入窗口结构,并加入了新的数据处理模块,使其能够更多地获取和利用目标邻域内的信息,并获得更为显著的检测效果.实验证明了该算法的有效性.

关键词：目标检测 TDLMS 邻域分析

基于窄带Mumford-Shah模型的图像分割方法(英文)

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红外与毫米波学报 2002年第3期21卷 161-166页

作者：王峥杨新施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

在结合Mumford Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上 ,提出了一种新的图像分割模型 .Mumford Shah模型虽然具有良好的图像分割结果 ,但是其每次迭代过程都需要对所有图像数据进行计算 ,因而很费时 ,导致这种方法不适用于大的... 详细信息

在结合Mumford Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上 ,提出了一种新的图像分割模型 .Mumford Shah模型虽然具有良好的图像分割结果 ,但是其每次迭代过程都需要对所有图像数据进行计算 ,因而很费时 ,导致这种方法不适用于大的图像数据 ,特别是三维图像的分割 .本文通过一种新的初始化方法把Mumford Shah模型和水平集中的窄带解法结合在一起 .这种新的初始化方法是通过在特定条件下简化快速行进法得到的 .通过去除快速步进法中费时的排序过程 ,使得初始化的计算时间只有O(N) .窄带Mumford Shad模型把分割计算限制在窄带范围内 ,避免了大量的计算 ,但取得了与原始的Mumford Shah模型相同的分割效果 .实验结果表明基于快速步进法的初始化方法是可行的 ,而窄带M S分割模型一次迭代计算的时间比原M

关键词：图像分割 Mumford-Shah模型水平集方法窄带法图像处理三维图像

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一种基于粗集理论的图像分割方法

红外与毫米波学报 2004年第6期23卷 459-464页

作者：刘宏建刘允才上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

提出了一种基于粗集理论的图像分割方法.在图像聚类过程中的对象往往是具有相似关系而不是等价关系的对象.在本文中将相似关系应用到粗集理论中来解决图像中的聚类问题.由于噪声的干扰,往往会影响到图像分割的效果.本方法提出了边界点... 详细信息

提出了一种基于粗集理论的图像分割方法.在图像聚类过程中的对象往往是具有相似关系而不是等价关系的对象.在本文中将相似关系应用到粗集理论中来解决图像中的聚类问题.由于噪声的干扰,往往会影响到图像分割的效果.本方法提出了边界点的最大隶属原则并进而提出了边界点的粗糙度以及边界点的最大隶属原则,从而大大减小了噪声的干扰.在此基础上给出了聚类质量的评价函数.该方法为进行图像分割提供了一个崭新的视角.

关键词：图像分割粗集理论聚类相似关系边界点对象评价函数干扰噪声视角

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基于粒子滤波的红外目标跟踪

红外与毫米波学报 2006年第2期25卷 113-117页

作者：程建周越蔡念杨杰上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

粒子滤波(Partic le F ilter)是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术.提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法.在粒子滤波理论框架下,红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示,通过这些随机样本的Bayes... 详细信息

粒子滤波(Partic le F ilter)是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术.提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法.在粒子滤波理论框架下,红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示,通过这些随机样本的Bayesian迭代进化实现红外目标的跟踪.系统状态转移模型选择为简单的二阶自回归模型,并自适应地确定系统噪声方差.红外目标的描述利用目标区域的灰度分布,该灰度分布通过核概率密度估计建立.通过计算参考目标的灰度分布和目标样本的灰度分布之间的Bhattacharyya距离,建立系统观测概率模型.实验结果表明该方法是有效的和稳健的.

关键词：粒子滤波红外目标跟踪核密度估计 Bhattacharyya系数