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快速二维小波变换VLSI结构

华中科技大学学报（自然科学版） 2009年第9期37卷 1-3页

作者：田昕马丽田金文华中科技大学多谱信息处理技术国防科技重点实验室湖北武汉430074

提出了一种快速有效的二维小波变换超大规模集成电路(VLSI).该结构是一种4输入/4输出直接型结构,行列滤波同时运行,包含4个行滤波单元和1个列滤波单元,行滤波单元通过使用折叠结构减少硬件资源,列滤波单元在每个时钟周期,可同时处理4路... 详细信息

提出了一种快速有效的二维小波变换超大规模集成电路(VLSI).该结构是一种4输入/4输出直接型结构,行列滤波同时运行,包含4个行滤波单元和1个列滤波单元,行滤波单元通过使用折叠结构减少硬件资源,列滤波单元在每个时钟周期,可同时处理4路行滤波的结果.整个结构无需额外的缓存,数据处理无需停顿.将之与其他类似结构进行了比较,结果表明本结构系统响应快、输出速率高,适应于高速运算等应用场合.

关键词：小波变换并行运算超大规模集成电路图像压缩提升方法流水线技术

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基于重力异常分析的重力梯度图制备方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2009年第11期37卷 57-60页

作者：武凛胡维马杰田金文华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室湖北武汉430074

针对水下自主导航中重力场匹配导航的需要,提出了一种基于重力异常分析的制备全张量重力梯度图的方法.分析了实际测量中引起重力异常的各种因素,并提出以全球重力场模型推算地下剩余质量和测点纬度引起的重力异常,加上用数字高程模型推... 详细信息

针对水下自主导航中重力场匹配导航的需要,提出了一种基于重力异常分析的制备全张量重力梯度图的方法.分析了实际测量中引起重力异常的各种因素,并提出以全球重力场模型推算地下剩余质量和测点纬度引起的重力异常,加上用数字高程模型推算地形起伏及布格板引起的重力异常,在此基础上制备较高分辨率的局部全张量重力梯度数字地图.仿真实验及与实测数据的对比分析表明,所得全张量重力梯度基准图的特性与实测数据基本符合.与其他方法的对比发现,该方法是一种更准确有效的制备全张量重力梯度基准图的方法,所制备的重力梯度图更符合实测数据的特性.

关键词：水下自主导航重力场导航重力梯度图全球重力场模型数字高程模型

基于速度估计的双Hough变换运动轨迹检测算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2013年第1期41卷 106-110页

作者：胡静张天序华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

提出一种速度估计约束下的双Hough变换算法,并用于序列图像运动点轨迹检测.对于像面投影近似直线的匀速运动点轨迹,首先进行速度预估计,然后在此基础上进行连续2次不同空间的Hough变换.第1次Hough变换将疑似目标点由图像空间X-Y根据极... 详细信息

提出一种速度估计约束下的双Hough变换算法,并用于序列图像运动点轨迹检测.对于像面投影近似直线的匀速运动点轨迹,首先进行速度预估计,然后在此基础上进行连续2次不同空间的Hough变换.第1次Hough变换将疑似目标点由图像空间X-Y根据极坐标方程转换到ρ-θ空间,在初步筛选疑似二维轨迹后,引入时间维信息,将疑似目标点投影到T-L空间.第2次Hough变换由T-L空间根据斜截式方程转换到V-S空间,再利用最初的速度预估计值限制投影范围,进一步剔除虚警.仿真结果表明:所提算法对目标运动速度的相关先验知识要求较少,在噪声较强的条件下,依然能取得较好的检测结果,且算法开销更少.

关键词：图像处理运动点目标轨迹检测目标检测 Hough变换匀速直线运动

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基于深度卷积神经网络的红外小目标检测

红外与毫米波学报 2019年第3期38卷 371-380页

作者：吴双忱左峥嵘华中科技大学人工智能与自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室

提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题检测网络由全卷积网络和分类网络组成全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选实现红外图像的背景抑制分类网络以原始... 详细信息

提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题检测网络由全卷积网络和分类网络组成全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选实现红外图像的背景抑制分类网络以原始图像和背景抑制后的图像为输入对目标点后续筛选网络中引入 SEnet(Squeeze and Excitation Networks)对特征图进行选择实验验证了整个检测网络相对于传统小目标检测算法的优势所提出的基于深度卷积神经网络的小目标检测方法对复杂背景下低信噪比且存在运动模糊的小目标具有很好的检测效果.

关键词：模式识别与智能系统红外小目标检测深度卷积网络低信噪比运动模糊 SEnet

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数据采集的硬件自校准方法与FPGA实现

数据采集与处理 2006年第B12期21卷 236-241页

作者：张贵清张天序颜露新朱磊华中科技大学图像识别与人工智能研究所武汉430074 华中科技大学多谱信息处理国家重点实验室武汉430074

为消除数据采集系统中的失调误差和增益误差,满足系统实时性要求,提出了一种基于FPGA的数据采集自校准方法。该方法给出了适于硬件处理的数据自校准模型,并在FPGA中采用硬件流水结构,解决了硬件除法、校准参数自适应等问题,实现了对采... 详细信息

为消除数据采集系统中的失调误差和增益误差,满足系统实时性要求,提出了一种基于FPGA的数据采集自校准方法。该方法给出了适于硬件处理的数据自校准模型,并在FPGA中采用硬件流水结构,解决了硬件除法、校准参数自适应等问题,实现了对采集数据的均值滤波、自适应校准功能。实验结果表明,该方法能提高数据采集系统的精度和实时性能。

关键词：自校准数据采集失调误差增益误差 FPGA

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生成对抗网络辅助学习的舰船目标精细识别

智能系统学报 2020年第2期15卷 296-301页

作者：王昌安田金文华中科技大学多谱信息处理国家级重点实验室武汉湖北430074

针对近岸舰船目标细粒度识别的难题,提出了一种利用生成对抗网络辅助学习的任意方向细粒度舰船目标识别框架。通过训练能模仿舰船目标区域的抽象深度特征的生成网络引入生成样本,来辅助分类子网络学习样本空间的流形分布,从而增强细粒... 详细信息

针对近岸舰船目标细粒度识别的难题,提出了一种利用生成对抗网络辅助学习的任意方向细粒度舰船目标识别框架。通过训练能模仿舰船目标区域的抽象深度特征的生成网络引入生成样本,来辅助分类子网络学习样本空间的流形分布,从而增强细粒度的类别间判别能力。在细粒度类别的近岸舰船数据集上,引入生成对抗网络后的算法识别准确率得到较大提升,平均识别精度提升了2%。消融实验结果表明,利用生成样本辅助训练分类子网络可以有效地提升舰船目标的细粒度识别精度。

关键词：遥感图像近岸舰船舰船目标检测舰船识别舰船细粒度分类生成对抗网络深度学习图像处理

基于肤色模型与Adaboost算法的多视角人脸检测

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华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第S1期43卷 271-275页

作者：阳崇云桑农陈张一陈子伊华中科技大学自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术重点实验室湖北武汉430074

提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的... 详细信息

提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险,从而它能够提高分类准确性.在实时检测部分,首先通过使用YCbCr颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域,然后通过基于CCS-Adaboost的多视角人脸检测器检测人脸.多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分,如果样本未通过级联检测器的前四层,那么该样本被确定为一个非人脸样本.实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸.

关键词：人脸检测多视角肤色模型可控风险敏感型Adaboost 姿态预估

基于双近邻模式和最近距离的三维地形匹配区选择

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宇航学报 2008年第2期29卷 631-636页

作者：程华田金文马杰龚俊斌华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防重点实验室武汉430074

从模式识别的角度分析地形匹配的过程、阐述误匹配产生的原因,并将误匹配划分为测量误差和非测量误差引起的两类。从避免误匹配的角度,定义了双近邻模式和最近距离的概念,并基于双近邻模式和最近距离来选择误匹配概率符合要求的区域。... 详细信息

从模式识别的角度分析地形匹配的过程、阐述误匹配产生的原因,并将误匹配划分为测量误差和非测量误差引起的两类。从避免误匹配的角度,定义了双近邻模式和最近距离的概念,并基于双近邻模式和最近距离来选择误匹配概率符合要求的区域。试验结果表明,针对机载激光雷达的成像条件和去均值MSD匹配算法,本文提出的方法能够有效的规划出所需的三维地形匹配区。

关键词：匹配区双近邻模式最近距离激光雷达三维地形匹配

复杂天空背景下基于GST的红外斑点小目标检测

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华中科技大学学报（自然科学版） 2009年第7期37卷 10-13页

作者：高陈强田金文王鹏刘玮华中科技大学图像识别与人工智能研究所湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理国防重点实验室湖北武汉430074

针对传统的杂波抑制方法的不足,提出了基于推广结构张量的红外斑点小目标检测方法.首先利用一阶高斯对称偏导滤波器计算图像的方向场;然后把斑点小目标看成是圆对称模式,根据推广结构张量检测理论,选择相应的复值滤波器应用到方向场,并... 详细信息

针对传统的杂波抑制方法的不足,提出了基于推广结构张量的红外斑点小目标检测方法.首先利用一阶高斯对称偏导滤波器计算图像的方向场;然后把斑点小目标看成是圆对称模式,根据推广结构张量检测理论,选择相应的复值滤波器应用到方向场,并计算确定性图像;接着利用信息熵对图像复杂度进行评估,并根据评估结果确定分割阈值;最后对确定性图像进行分割和虚假目标删除,得到检测结果.实验结果表明:该算法能快速有效地检测复杂天空背景下的红外斑点小目标,检测概率达96%以上,明显优于传统方法.

关键词：红外斑点小目标检测复杂背景对称模式推广结构张量信息熵