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一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法 被引量:145
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作者 马义德 戴若兰 李廉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期46-51,共6页
90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数... 90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数N的选择通过人工交互方式来确定。正因如此选择合适的准则来确定N是PCNN图像分割的关键,但目前还没有文献提出一个合适的准则来解决这个问题。本文结合图像统计特性和PCNN参数模型提出了熵值最大准则。该准则实现了PCNN神经网络的自动图像分割。对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 图像熵 统计特性
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嵌入式系统的现状及发展前景 被引量:45
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作者 马义德 刘映杰 张新国 《信息技术》 2001年第12期57-59,共3页
从嵌入式系统的含义、特点、开发平台及其工业特征出发 ,深入阐述了嵌入式计算机技术的发展现状 ,展望了嵌入式系统产业在我国的广阔发展前景。
关键词 嵌入式系统 嵌入式软件 嵌入式控制器 计算机
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一种基于交叉熵的改进型PCNN图像自动分割新方法 被引量:58
3
作者 刘勍 马义德 钱志柏 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2005年第5期579-584,共6页
脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络。为了自动地进行精确的图像分割,在基于图像处理的前提下,对现有的PCNN模型进行了改进,即从原始图像与分割图像的目标之间、背景之间的差异性出发,提出了一种基于最... 脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络。为了自动地进行精确的图像分割,在基于图像处理的前提下,对现有的PCNN模型进行了改进,即从原始图像与分割图像的目标之间、背景之间的差异性出发,提出了一种基于最小交叉熵准则的改进型PCNN图像分割新方法。通过计算机仿真,该方法能够自动确定循环迭代次数和自动选取最佳阈值,并与基于最大香农熵的PCNN分割方法进行了比较。实验结果表明,该方法优于香农熵准则PCNN分割,其不仅对图像分割精度高,而且具有较强的适用性。 展开更多
关键词 PCNN 改进型 自动分割 交叉熵 20世纪90年代 脉冲耦合神经网络 图像分割 计算机仿真 图像处理 分割图像 原始图像 最佳阈值 自动选取 迭代次数 自动确定 分割方法 熵准则 差异性 香农熵 适用性 最小
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生物细胞图像分割技术的进展 被引量:40
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作者 马义德 戴若兰 +1 位作者 李廉 吴承虎 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 2002年第3期487-492,共6页
阐述了小波变换、遗传算法、模糊数学、神经网络、数学形态学等生物细胞图像分割算法以及边缘检测、区域分割等传统图像分割算法为主的生物细胞图像分割技术的发展现状 ,指明了生物细胞图像本身具有的复杂性、多样性、各自差异性等属性... 阐述了小波变换、遗传算法、模糊数学、神经网络、数学形态学等生物细胞图像分割算法以及边缘检测、区域分割等传统图像分割算法为主的生物细胞图像分割技术的发展现状 ,指明了生物细胞图像本身具有的复杂性、多样性、各自差异性等属性是实现生物细胞图像全自动分割的难点 ,只有彻底结合生物视觉特性数学模型算法的研究和应用 。 展开更多
关键词 生物细胞 图像分割 小波变换 模糊数学 神经网络
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基于遗传算法的脉冲耦合神经网络自动系统的研究 被引量:50
5
作者 马义德 齐春亮 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期722-725,共4页
Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参... Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割结果影响很大。而遗传算法具有对参数自动寻优的优势,为此,将其和PCNN相结合提出了一种基于遗传算法的PCNN自动系统的实现方案,并应用于图像分割。分割试验仿真结果验证了该自动系统方案的正确性和可信性,即不仅可以实现正确的图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工试验的麻烦,同时分割速度也有所提高。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 遗传算法 自动系统 图像分割
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改进的基于高斯混合模型的运动目标检测方法 被引量:38
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作者 马义德 朱望飞 +2 位作者 安世霞 邱会银 汤书森 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期2544-2546,2548,共4页
针对固定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法。在模型学习方面,均值与方差采用了不同的学习率,其中均值更新采用自适应的学习率,方差的学习率取固定值;引入权值均值概念,然后结合权值进行像素点... 针对固定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法。在模型学习方面,均值与方差采用了不同的学习率,其中均值更新采用自适应的学习率,方差的学习率取固定值;引入权值均值概念,然后结合权值进行像素点的前景和背景分类;利用了背景图像消除阴影。实验结果表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的学习能力,能提高在繁忙场景中,大而慢的运动目标检测的正确率。 展开更多
关键词 运动检测 高斯混合模型 学习率 权值均值
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PCNN参数自适应设定及其模型的改进 被引量:34
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作者 邓翔宇 马义德 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期955-964,共10页
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的P... 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的PCNN数学模型进行了点火机理分析,揭示了PCNN模型本身的数学耦合特性(点火阶梯)以及其对网络生物学特性(脉冲发放特性)会造成干扰和影响的现象,并分析了这种干扰和影响产生的机理和消除方法,同时提出PCNN用于图像分割时参数自适应设定的方法.最后给出了更能体现神经网络生物学特性的PCNN改进模型,将其用于Lena等图像的分割处理中,取得了良好的效果. 展开更多
关键词 神经元点火机理 模型数学耦合特性 参数自适应确定 PCNN改进模型
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卷积神经网络及其在智能交通系统中的应用综述 被引量:33
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作者 永杰 程时升 +1 位作者 芸婷 马义德 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期48-71,共24页
从特征传输方式、空间维度、特征维度3个角度,论述了近年来卷积神经网络结构的改进方向,介绍了卷积层、池化层、激活函数、优化算法的工作原理,从基于值、等级、概率和转换域四大类总结了近年来池化方法的发展,给出了部分具有代表性的... 从特征传输方式、空间维度、特征维度3个角度,论述了近年来卷积神经网络结构的改进方向,介绍了卷积层、池化层、激活函数、优化算法的工作原理,从基于值、等级、概率和转换域四大类总结了近年来池化方法的发展,给出了部分具有代表性的激活函数对比、梯度下降算法及其改进型和自适应优化算法的工作原理和特点;梳理了卷积神经网络在车牌识别、车型识别、交通标志识别、短时交通流预测等智能交通领域中的应用和国内外研究现状,并将卷积神经网络算法与支持向量机、差分整合移动平均回归模型、卡尔曼滤波、误差反向传播神经网络、长短时记忆网络算法从优势、劣势和在智能交通领域的主要应用场景三方面进行了对比;分析了卷积神经网络在智能交通领域面临的鲁棒性不佳和实时性较差等问题,并从算法优化、并行计算层面和有监督学习到无监督学习方向研判了卷积神经网络的发展趋势。研究结果表明:卷积神经网络在视觉领域具有较强优势,在智能交通系统中主要应用于交通标志、车牌、车型识别、交通事件检测、交通状态预测;相比其他算法,卷积神经网络所提取的特征更加全面,有效地提高了识别准确度与速度,具有较大的应用价值;卷积神经网络未来将通过网络结构的优化、算法的改进、算力的提升以及基准数据集的增强,为智能交通带来新的突破。 展开更多
关键词 交通信息 深度学习 卷积神经网络 智能交通 网络结构 图像识别 研究进展
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基于PCNN的语谱图特征提取在说话人识别中的应用 被引量:23
9
作者 马义德 袁敏 +2 位作者 齐春亮 刘悦 刘映杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第20期81-84,共4页
该文首次提出了一种将有生物视觉依据的人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)用于说话人识别领域的语谱图特征提取的新方法。该方法将语谱图输入到PCNN后得到输出图像的时间序列及其熵序列作为... 该文首次提出了一种将有生物视觉依据的人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)用于说话人识别领域的语谱图特征提取的新方法。该方法将语谱图输入到PCNN后得到输出图像的时间序列及其熵序列作为说话人语音的特征,利用它的不变性实现说话人识别。实验结果表明,该方法可以快速有效地进行说话人识别。该文将PCNN引入到语音识别的应用研究中,开拓了信号处理中两个极为重要的部分———语音信号处理和图像信号处理结合的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 说话人识别 语谱图 特征提取 时间序列 熵序列
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基于改进YOLO v3模型与Deep-SORT算法的道路车辆检测方法 被引量:25
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作者 永杰 芸婷 +1 位作者 程时升 马义德 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期222-231,共10页
针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的... 针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的Anchor box数量,并在网络浅层增加了特征提取层,可提取到更精细的车辆特征;为加强网络对远近不同目标的鲁棒性,在保留原YOLO v3模型输出层的同时,增加了一层输出层,将52像素×52像素输出特征图经过上采样后得到104像素×104像素特征图,并将其与浅层同尺寸特征图进行拼接,实现车辆目标的检测;为了降低目标遮挡对检测效果的影响,提高对视频上下帧之间关联信息的关注度,将改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法相结合,以此来弥补两者之间的不足。试验结果表明:改进YOLO v3模型有效地提高了车辆检测的性能,与在网络浅层增加特征提取层的模型相比,平均精度提高了1.4%,与增加一层输出层的模型相比,平均精确度提高了0.8%,说明改进YOLO v3模型提取的特征表达能力更强,增强了网络对小目标的检测能力;改进YOLO v3模型在引入Deep-SORT算法后,查准率和召回率分别达到90.16%和91.34%,相比改进YOLO v3模型,查准率和召回率分别提高了1.48%和4.20%,同时保证了检测速度,对于不同大小目标的检测具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通图像识别 卷积神经网络 车辆检测 YOLO v3模型 Deep-SORT算法 K-means++聚类算法
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一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法 被引量:21
11
作者 刘勍 马义德 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1869-1873,共5页
该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的... 该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息。计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强。 展开更多
关键词 图像去噪 PCNN 赋时矩阵 脉冲噪声
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用WinDriver开发PCI设备驱动程序 被引量:5
12
作者 刘映杰 张在峰 +1 位作者 刘玮 马义德 《信息技术》 2004年第2期78-80,共3页
给出了驱动开发工具WinDriver的主要特点,内部机制及开发步骤,并且结合PCI设备的具体特点总结了使用WinDriver开发PCI设备驱动程序的通用方法。
关键词 WINDRIVER PCI设备驱动 用户模式 核心模式
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粗糙集理论及其在图像处理中的应用 被引量:11
13
作者 刘映杰 马义德 +1 位作者 夏春水 李升刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第4期176-178,共3页
首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相... 首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相结合应用于图像处理,将会产生更加有效的结果。 展开更多
关键词 粗糙集 知识系统 不确定性 图像处理
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PCNN与灰度形态学相结合的图像去噪方法 被引量:20
14
作者 马义德 张红娟 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期108-112,共5页
通过总结脉冲噪声的特性,将脉冲耦合神经网络(PCNN)与数学形态学相结合,提出了一种基于PCNN与数学形态学的脉冲噪声去除方法.首先利用PCNN的同步脉冲发放特性定位脉冲噪声点的位置;然后利用数学形态学开-闭滤波对其进行去噪处理,并将结... 通过总结脉冲噪声的特性,将脉冲耦合神经网络(PCNN)与数学形态学相结合,提出了一种基于PCNN与数学形态学的脉冲噪声去除方法.首先利用PCNN的同步脉冲发放特性定位脉冲噪声点的位置;然后利用数学形态学开-闭滤波对其进行去噪处理,并将结果与中值滤波、形态学开-闭滤波及PCNN与中值滤波相结合的方法进行了比较.结果表明,本文方法取得了良好的效果,但是以比中值滤波和形态学滤波更多的运算时间为代价的.在和PCNN与中值滤波相结合的方法结果相当的情况下,本文方法的运算时间较少. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 中值滤波 形态学滤波 脉冲噪声 峰值信噪比
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嵌入式系统课程群建设与创新型人才培养 被引量:19
15
作者 马义德 汤书森 +4 位作者 张北斗 刘映杰 张久文 李柏年 张在峰 《高等理科教育》 2008年第2期23-25,共3页
文章对多年来课程群和实验室群建设方面的经验进行了总结,探讨了嵌入式系统教学面临的问题,提出以精品课程为主线,以实验室群为平台,以科研项目为载体,努力培养基础扎实、工程实践能力强的创新型人才的教学新思路。
关键词 嵌入式系统 课程群 实验室群 教学实践 实验教学 人才培养
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一种快速遗传算法及其收敛性 被引量:14
16
作者 永杰 马义德 +1 位作者 蒋兆远 孙启国 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期714-718,共5页
针对遗传算法局部搜索能力较差、全局优化速度缓慢、搜索的效率对约束惩罚因子的选择有明显依赖性等问题,设计了能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索的交叉算子、具有前期的快速搜索能力和后期的最优解保持能力的变异算子和具有&qu... 针对遗传算法局部搜索能力较差、全局优化速度缓慢、搜索的效率对约束惩罚因子的选择有明显依赖性等问题,设计了能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索的交叉算子、具有前期的快速搜索能力和后期的最优解保持能力的变异算子和具有"精英"保持能力的选择算子,并采用已搜索解集避免了子代的"返祖"和退化现象。在此基础上,设计了具有全局搜索能力的遗传算法,并证明了算法的收敛性。仿真结果表明,该算法能够快速地找到全局极值点。 展开更多
关键词 遗传算法 收敛性 快速收敛 约束优化
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一种基于分类的改进BP神经网络图像压缩方法 被引量:13
17
作者 马义德 齐春亮 杜鸿飞 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期70-72,共3页
探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比.... 探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比.同时,对3层BP神经网络进行优化,提高了网络的收敛速率,实验结果证明本算法在取得较大的压缩比的同时能保证图像的恢复质量. 展开更多
关键词 图像压缩/解压缩 人工神经网络 BP算法
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基于PCNN的图像二值化及分割评价方法 被引量:13
18
作者 马义德 苏茂君 陈锐 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期49-53,共5页
针对目前图像二值化方法通用性不强、自适应阈值选取难,以及单一图像分割评价缺乏可靠性的问题,对基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像二值化方法及其参数选择进行了研究,提出了一种综合考虑多种评价准则的用于评价图像分割效果的方法.实... 针对目前图像二值化方法通用性不强、自适应阈值选取难,以及单一图像分割评价缺乏可靠性的问题,对基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像二值化方法及其参数选择进行了研究,提出了一种综合考虑多种评价准则的用于评价图像分割效果的方法.实验结果表明:基于PCNN的二值化方法非常适合于各类图像的分割,具有分割精度高的特点;与单一评价方法相比,文中的综合评价方法能够更加客观准确地反映分割方法的分割效果. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 二值化 图像分割 评价准则
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一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割 被引量:11
19
作者 马义德 戴若兰 +1 位作者 李廉 吴承虎 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第21期1781-1786,共6页
植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行大分子量化分析.但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效.20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自... 植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行大分子量化分析.但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效.20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究,应当适合这类植物细胞图像的分割处理.但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系,一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数.同时在模型参数选定的情况下,其循环迭代次数直接关系到分割结果的好坏,而分割好坏的判定需人眼观察分析,这样便引入了人为干预.为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法. 展开更多
关键词 植物胚性细胞 脉冲耦合神经网络 图像分割 大分子量化分析 图像边缘检测 区域分割
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基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数方法 被引量:13
20
作者 苏茂君 王兆滨 +1 位作者 张红娟 马义德 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期145-148,152,共5页
在生物医学领域,由于细胞图像的低灰度、亮度的不均匀性以及细胞图像特有的复杂结构特性,使得细胞图像分割和计数非常困难。大量研究表明,PCNN非常适用于图像处理,本研究提出了一种基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数算法。首先... 在生物医学领域,由于细胞图像的低灰度、亮度的不均匀性以及细胞图像特有的复杂结构特性,使得细胞图像分割和计数非常困难。大量研究表明,PCNN非常适用于图像处理,本研究提出了一种基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数算法。首先运用PCNN对血细胞图像进行了降噪,分割等预处理,然后利用PCNN自动波的传播特性去除了细胞图像中的微小干扰物体,并通过对分割图像进行标记实现了对血细胞图像的准确计数和特定细胞的单独分割,实验结果表明,该方法非常有效。 展开更多
关键词 PCNN 自动波 图像分割 细胞分割 细胞计数
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