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基于支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别研究 10月30日

【摘要】中国是世界上林业有害生物灾害最严重的国家,而松树又是我国非常重要的森林物种资源,具有很高的经济和实用价值。近年来,由于受松材线虫病的侵染,许多地区的松林相继发现大量的枯死松树。由于该病害具有传播速度快、致病能力强、适生范围广等特点,导致整个松林遭到毁灭,因而被列为林业病虫害之首,不仅严重威胁我国林业资源和生态建设,而且给国民经济带来了巨大的损失。因此,研究实现松林中病害松树的识别与监测,对 […]

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基于计算机视觉的交通标志检测与识别研究 10月03日

【摘要】随着社会经济的发展,汽车逐渐地普及,道路交通承载的压力越来越大,智能交通系统应运而生。交通标志识别系统(TrafficSignRecognitionSystem,TSR)作为智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分也备受关注。交通标志的作用主要是提示驾驶人员目前的道路交通信息、道路潜在的危险,从而提高驾驶的安全性、减少事故发生。基于计算机视觉的交通标志识别包括自然场景下交通标志的检测与 […]

基于多字典和稀疏表示的图像去噪方法 01月10日

【摘要】在图像信号处理的各个环节,如采集、编码和传输,图像都会在一定程度上被污染,进而降低图像质量,对图像的后续处理产生影响。所以,作为图像处理中一个不可或缺的环节,图像去噪始终是国内外学者们研究的热点问题。相较于传统的去噪方法,基于稀疏表示理论去噪方法的优势在于稀疏表示优势的充分发挥,适应实际环境的灵活性,数据处理成本和采样率的降低,进而改善去噪效果。有鉴于此,相关领域的学者们十分重视基于过完备 […]

基于稀疏表示的单实验事件相关电位信号去噪与分类方法研究 01月07日

【摘要】事件相关电位(Eventrelatedpotentials,ERPs)是在给予人体视觉、听觉或感觉等刺激下产生的脑诱发电位,作为对人脑认知功能研究的重要手段,被广泛应用于认知神经科学和临床医学的研究中。快速有效的从脑电图中(EEG)提取ERPs信号并对其进行准确判别,对认知脑疾病的检测和治疗有着重要的作用。然而,ERPs信号微弱,通常和EEG信号中的背景噪声混叠在一起,造成其信噪比很小。传 […]

基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法研究 11月30日

【摘要】视觉跟踪是计算机视觉领域内的重要问题,它在人机交互、认知系统、视频监控等领域具有广阔的应用前景。虽然人们对该领域进行了广泛的研究,但在实际目标跟踪过程中还会遇到遮挡、形变等挑战性问题。因此,视觉跟踪的研究具有很高的实用价值和现实意义。本文在现有计算机视觉跟踪算法的基础上提出了基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法。首先,本文提出了一种局部稀疏表示模型来获取目标的局部信息,首先对目标进行 […]

基于非局部相似块低秩先验的MRI重建算法 11月11日

【摘要】磁共振成像(MRI)技术是一种能取得活体器官和组织详细诊断图像的医疗诊断技术,具有无损伤无辐射等优点,在医学临床与科研领域得到广泛应用。然而MRI具有成像速度慢的不足,为减少MRI成像时间,目前主要有两类方法:一类是对硬件设备进行改进,如多线圈并行成像、快速成像梯度序列设计等;一类是通过减少K空间采样数据量,再由相应的软件算法重建,即部分K空间重建方法。部分K空间重建由于无需对硬件进行改进 […]

自适应优化稀疏表示的遥感图像压缩重构研究 10月17日

【摘要】目前,国内外各类光学遥感采样成像系统均基于奈奎斯特—香农采样理论,它指出采样率必须达到信号带宽的两倍以上才能精确地重构信号。随着遥感图像空间分辨率的提高,要求光学系统的焦距更长、口径更大,焦平面器件的采样率更高,像元面积更小,这将大大增加光学系统、焦平面器件的设计和制造难度。而压缩感知理论指出,只要信号是稀疏的或者在某一变换空间是稀疏的、可压缩的,就可以远低于奈奎斯特采样定理所规定的采样量 […]

异类图像多级混合融合技术研究 04月10日

【摘要】可见光图像、红外图像和SAR图像成像机理不同,图像间具有较大的特征差异,采用图像融合技术将三类图像有机地结合起来,互补优缺点,能够更好地诠释其场景信息。但三类图像反映目标的信息差异大,常规方法难以取得良好的融合效果,目前进行三者间融合的研究很少。本文面向目标识别,利用具有多尺度分解特性的SVT变换、数学形态学和稀疏表示对三类图像融合进行了深入的研究,分析像素级与特征级融合算法之间的相关性和 […]

基于稀疏表示的不完全投影重建算法研究 03月08日

【摘要】计算机断层成像技术(ComputedTomography,CT)是对物体进行不同角度下的投影扫描,运用一定的重建算法,对获得的投影数据进行重建。但是在实际应用中,由于受到扫描设备、物体形状或射线剂量等因素的约束制约,有时不能得到完全的投影数据,迭代重建算法以其能够利用先验信息、不受扫描路径限制等特点对不完全投影数据的重建显示出一定的优势。为了更好地实现迭代重建,本文主要研究了基于稀疏表示理 […]

基于稀疏表示的目标跟踪算法研究 07月27日

【摘要】视频目标跟踪是一门包含了模式识别、图像处理、计算机图形学、人工智能、人工神经网络等的综合性交叉学科。其作为计算机视觉领域的一个重要研究课题,已经在军事、安全、工业和民用等各个领域得到了广泛地应用。现有的目标跟踪算法在受到光照、遮挡以及姿态变化等引起的目标外观发生变化时,鲁棒性和准确性不能满足实际需求,本文利用稀疏表示的视觉特性,将稀疏表示理论引入到粒子滤波框架,以期减少目标外观变化的影响, […]