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一种改进的快速C-V水平集红外图像分割 被引量：7
1
作者 危自福 毕笃彦 马时平 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第3期347-352,共6页
当红外图像中包含较强噪声时,C-V模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓;同时,C-V水平集采用偏微分方程(PDE)实现,存在计算量大、分割速度慢的缺点。为此,本文提出了改进的快速算法,该算法保留了C-V模型的全局优化特性,并通过窗口滤波... 当红外图像中包含较强噪声时,C-V模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓;同时,C-V水平集采用偏微分方程(PDE)实现,存在计算量大、分割速度慢的缺点。为此,本文提出了改进的快速算法,该算法保留了C-V模型的全局优化特性,并通过窗口滤波整合图像邻域空间信息来构建曲线进化的外部速度,从而提高C-V模型的抗噪性并减少分割中产生的冗余轮廓;采用基于双链表的快速水平集算法来实现曲线的演化,去除了传统算法中的重新初始化和PDE求解的过程,减少了迭代步数,提高了分割的速度。实验结果表明,本文算法对边缘模糊、噪声较大的红外图像能实现快速而有效的分割。 展开更多
关键词 图像分割 红外图像 C-V模型 快速水平集算法
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小型机载数字视频记录系统的设计与实现 被引量：3
2
作者 危自福 肖卫华 毕笃彦 《电子工程师》 2006年第9期43-45,共3页
采用嵌入式控制模块SOM2386和专用视频处理芯片SZ1510,设计和实现了一种基于电子硬盘存储的嵌入式小型机载数字视频记录系统。给出了系统总体方案,阐述了视音频解码编码、接口、控制及存储单元的硬件设计,介绍了系统的软件设计,并给出... 采用嵌入式控制模块SOM2386和专用视频处理芯片SZ1510,设计和实现了一种基于电子硬盘存储的嵌入式小型机载数字视频记录系统。给出了系统总体方案,阐述了视音频解码编码、接口、控制及存储单元的硬件设计,介绍了系统的软件设计,并给出了系统软件的整体工作流程。该系统体积小、重量轻、抗震性好、使用维护方便,已在某型飞机上得到应用。 展开更多
关键词 数字视频记录系统 SZ1510 SOM2386 HOST接口
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基于背景重构和水平集的多运动目标分割 被引量：4
3
作者 危自福 毕笃彦 +1 位作者 张明 何林远 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期28-35,共8页
针对固定摄像机监控中多运动目标自动分割问题,本文提出了一种基于背景差分和水平集的新方法。首先,该方法通过求解连续三帧图像的对称差分,确定出当前帧中的背景像素点,并对背景像素点的灰度值进行统计,最后选择频率最高的灰度值作为... 针对固定摄像机监控中多运动目标自动分割问题,本文提出了一种基于背景差分和水平集的新方法。首先,该方法通过求解连续三帧图像的对称差分,确定出当前帧中的背景像素点,并对背景像素点的灰度值进行统计,最后选择频率最高的灰度值作为该点背景像素灰度值来重构背景。其次,提出了基于8-邻域搜索的区域生长算法完成连通区域的检测,并通过设置阈值和连通域分析,消除背景块噪声并标定出运动目标区域。最后,对所有运动目标区域块,分别采用无需重新初始化的水平集算法作分割,得到封闭和完整的目标轮廓。实验结果表明,该算法能实现固定摄像机监控中刚体或非刚体的多运动目标的自动检测和轮廓分割。 展开更多
关键词 计算机视觉 背景重构 运动检测 水平集 图像分割
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应用型本科院校人工智能专业核心课程群建设实践 被引量：1
4
作者 余波 刘翠 危自福 《创新与创业教育》 2023年第4期105-112,共8页
针对应用型本科院校人工智能专业学生解决专业领域复杂工程问题的能力培养的核心问题,提出核心课程群建设的解决方案。该方案以工程教育专业认证理念为指导,从人工智能产业需求出发,坚持专、思、创融合,反向设计培养目标、毕业要求和课... 针对应用型本科院校人工智能专业学生解决专业领域复杂工程问题的能力培养的核心问题,提出核心课程群建设的解决方案。该方案以工程教育专业认证理念为指导,从人工智能产业需求出发,坚持专、思、创融合,反向设计培养目标、毕业要求和课程体系;结合“两性一度”和课程思政等要求,探索运用BOPPPS教学模式开展核心课程群教学。 展开更多
关键词 人工智能 核心课程群 专思创融合 BOPPPS教学模式
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基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪 被引量：2
5
作者 危自福 毕笃彦 杨俭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1568-1572,共5页
由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean... 由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。 展开更多
关键词 图像处理 灰度目标跟踪 Gabor-LBP模型 MEAN-SHIFT
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基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法 被引量：1
6
作者 徐建军 危自福 毕笃彦 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期23-28,72,共7页
在复杂场景下,传统的粒子滤波跟踪算法较难定位目标。针对此问题,提出了一种基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法。该算法首先在线、自适应地通过Fisher判别准则,从16个不同的颜色特征空间中选择最能区分目标及其邻近背景的1个最佳特征... 在复杂场景下,传统的粒子滤波跟踪算法较难定位目标。针对此问题,提出了一种基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法。该算法首先在线、自适应地通过Fisher判别准则,从16个不同的颜色特征空间中选择最能区分目标及其邻近背景的1个最佳特征空间,然后在这个最佳特征空间中用基于统计直方图的粒子滤波算法跟踪目标。试验结果表明,该算法鲁棒性和准确性较好,在光照变化、目标自身发生形变和遮挡情况下能够准确地对目标进行跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 在线特征选择 FISHER判别准则 粒子滤波
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基于最小错误率和快速水平集的图像分割 被引量：2
7
作者 危自福 毕笃彦 徐建军 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期130-135,共6页
提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获... 提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。 展开更多
关键词 概率密度 水平集 最小错误率 图像分割
原文传递
基于S3C2410的MPEG-4数字录像机设计实现 被引量：1
8
作者 危自福 毕笃彦 杨洋 《微计算机信息》 北大核心 2006年第12Z期92-93,250,共3页
本文介绍了一种基于嵌入式微处理器S3C2410和MPEG-4专用视频压缩芯片IME6400及大容量电子硬盘的数字录像机。讨论了系统总体设计,介绍了各功能模块及关键接口电路设计,介绍了linux下驱动程序及应用程序的设计与实现。
关键词 S3C2410 IME6400 MPEG-4 LINUX 设备驱动
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基于PC104 PLUS总线的MPEG-4机载数字视音频记录系统 被引量：1
9
作者 王涛涛 危自福 毕笃彦 《电子元器件应用》 2007年第2期39-42,共4页
介绍了一种基于PC104PLUS总线的MPEG-4机载数字视音频记录系统的总体结构。该系统采用MPEG-4编码芯片IME6400来对采集到的视、音频数据进行压缩编码,并通过多媒体PCI接口控制芯片SAA7146及PC104PLUS总线将压缩后的数据码流传送至嵌入式... 介绍了一种基于PC104PLUS总线的MPEG-4机载数字视音频记录系统的总体结构。该系统采用MPEG-4编码芯片IME6400来对采集到的视、音频数据进行压缩编码,并通过多媒体PCI接口控制芯片SAA7146及PC104PLUS总线将压缩后的数据码流传送至嵌入式计算机PC104的内存,然后存储于硬盘中。文中讲述了该系统中的主要芯片及其硬件接口和软件设计方法,给出了工程实现中应主要考虑的问题。 展开更多
关键词 PC104 PLUS总线 MPEG-4 IME6400 WDM驱动 机载视音频 记录系统
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集成轮廓跟踪
10
作者 危自福 毕笃彦 +1 位作者 徐建军 南秦博 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期12-18,共7页
本文将跟踪看作是二分类问题,提出了一种基于Adaboost集成学习和快速水平集的轮廓跟踪算法。该方法首先在线地训练一个弱分类器的集合用以区分目标和背景,而通过Adaboost将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,并用于标定下一帧中的... 本文将跟踪看作是二分类问题,提出了一种基于Adaboost集成学习和快速水平集的轮廓跟踪算法。该方法首先在线地训练一个弱分类器的集合用以区分目标和背景,而通过Adaboost将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,并用于标定下一帧中的各像素的类别属性,从而确定快速水平集算法的速度函数,然后采用基于动态邻近区域快速水平集来演化目标边界曲线以实现目标的轮廓跟踪。为适应目标和背景的变化,在跟踪过程中在线训练新的弱分类器,而时间相关性则通过更新包含新弱分类器的集合来实现。实验结果表明,在摄像机运动、光照变化、部分遮挡或目标尺度变化等情况下,能实现刚体或非刚体目标的轮廓跟踪。 展开更多
关键词 集成学习 ADABOOST 快速水平集 轮廓跟踪
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