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基于侧抑制原理的局部分数阶微分图像增强被引量：2: 2013年; 针对目前分数阶微分在图像增强应用中没有充分根据图像区域特征体现侧抑制的方向性,提出从图像灰度变化的8个方向出发,即x轴的正负方向,y轴的正负方向,主对角线的正负方向,次对角线的正负方向,检测出灰度变化的主要方向,然后根据检测结果设计不同的非对称的分数阶滤波器对图像进行滤波。这样结合了图像本身的特征信息,能够达到更好的图像增强效果。仿真实验结果表明,改进后的分数阶微分滤波器对增强图像纹理细节具有很好的效果。; 荆奇宣士斌吴瑞芳; 关键词：分数阶微分图像增强图像梯度

基于云自适应粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪被引量：7: 2015年; 针对视频目标跟踪中遮挡问题处理不佳和快速运动目标易丢失的问题,提出一种云自适应PSO(CAPSO)优化粒子滤波的视频目标跟踪算法。算法利用粒子滤波预测目标区域在视频下一帧图像的位置,结合颜色直方图统计特性,引入CAPSO算法并根据粒子适应度值将粒子集分成三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,普通种群的惯性权重由X条件云发生器自适应地调整,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重满足快速寻优能力又具有随机性。通过CAPSO优化,降低了粒子滤波重采样帧数,减少了算法的运算量,同时提高了搜索精度,能较好处理目标遮挡问题。并且CAPSO算法通过采用这三种不同的惯性权重生成策略,可自适应地平衡算法的全局和局部搜索能力来调节粒子的搜索范围,有效地解决了快速运动目标易丢失的问题。仿真实验结果表明,新算法对视频目标跟踪中的遮挡和快速运动目标易丢失的情况具有较好的实时性和准确性。; 刘峰宣士斌刘香品; 关键词：目标跟踪粒子滤波云模型粒子群优化

一种快速的三维块匹配图像去噪方法被引量：2: 2015年; 为了在不降低三维块匹配算法(BM3D)效果的基础上,提高其运算速度,提出一种基于积分图的BM3D的加速算法.在新的算法中,首先利用高斯滤波器对原图像进行粗去噪,再利用积分图计算块的相似性,在块的相似度计算过程中不再进行滤波.在BM3D的第二步维纳滤波中,经过对原算法计算过程进行相应的转换,也可将积分图应用于该阶段.实验表明,改进后的算法,不但保留了三维块匹配算法在去噪方面好的性质,而且运算时间缩短了近1/4.; 韩玉兰宣士斌刘香品; 关键词：图像去噪高斯滤波器积分图快速傅里叶变换

一种改进的Mean Shift目标跟踪算法——针对视频对象部分遮挡和光照变化被引量：1: 2012年; 针对经典的Mean Shift算法在目标部分遮挡或者场景光照变化时容易出现跟踪目标丢失的问题,文章运用一种基于分块权重的方法处理目标部分遮挡问题,每一部分的权重系数由来自不同的块和背景颜色信息共同决定.为了适应场景光照的变化,提出快速并且稳定的更新机制.实验分析,该方法可实现快速有效的跟踪.; 郑增国宣士斌桑高丽赵波; 关键词：目标跟踪 SHIFT 部分遮挡光照变化

引入佳点集和猴群翻过程的人工蜂群算法被引量：11: 2015年; 针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法.首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度.然后学习猴群算法的翻过程,在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移,从而跳出局部最优,得到全局最优解.在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明,与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比,算法性能优越,具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力,且有效避免陷入局部最优.; 刘香品宣士斌刘峰; 关键词：人工蜂群算法佳点集

带权稀疏PCA算法及其应用: 2014年; 主成份分析(PCA)算法是特征提取的重要方法之一,由于其本身没有提供更多的分类信息,直接在其上进行识别效果往往并不理想。为了提取PCA特征值中有利于识别的特征信息,提出一种带权稀疏PCA算法。它利用基本PCA算法实现去噪功能,利用Lagrange乘子方法求得使PCA特征空间中类内距离最小,类间距离最大的一组权值,并利用稀疏PCA(SPCA)算法解决维数约简和保留小特征值对应的特征向量所含的分类信息。在公开人脸数据库上对该算法进行测试,实验结果表明该算法不仅运行速度快,而且有较高的正确识别率。; 宣士斌; 关键词：线性判别分析

二次曲线拟合的图像增强方法及其模板的导出: 2013年; 使用二次曲线拟合的方法,还原图像本身的灰度变化情况,进行增强.仿真实验结果表明这种方法能够达到一个好的处理结果,同时这种增强方法本身还具有很强的抗噪能力.; 荆奇宣士斌吴瑞芳; 关键词：图像增强图像滤波掩膜

基于局部特征的分数阶微分图像增强方法被引量：8: 2014年; 一般情况下分数阶微分模板一经确定,再用其进行滤波时并不随图像的局部信息而变化,它不具有灵活性。针对分数阶微分模板滤波的这种局限性,提出了一种基于局部特征的分数阶微分图像增强的方法。在3×3对称分数阶微分模板的基础上找出与拉普拉斯模板的关系,从而得到加权的拉普拉斯模板表示的分数阶微分模板;根据图像的局部均值与标准差的关系对加权的拉普拉斯模板进一步改进,得到基于局部特征的分数阶微分图像增强的方法,它使分数阶图像增强模板能够根据局部特征灵活地进行滤波。将其与其他的图像增强算法比较,实验证明基于局部特征的分数阶微分图像增强算法能获得更好效果。; 吴瑞芳宣士斌荆奇; 关键词：分数阶微分图像增强均值标准差

改进的分数阶微分Tiansi算子图像增强: 2013年; 为了提升图像纹理细节的信息,对已有图像增强模板的频率响应图进行特征分析,发现影响增强效果的根本原因是保证高频信息通过的同时更多的保留了低频信息.对分数阶微分Tiansi算子模板的频率响应图及滤波效果做了对比分析,发现已有分数阶微分Tiansi算子滤波效果图的全局平均灰度较低,视觉效果较差,原因在于低频信息保留太少.为此对已有分数阶微分Tiansi算子的模板做了调整,提高低频信息的通过率,得到新的分数阶微分Tiansi算子.实验表明改进的算子比其他的算法增强效果好.; 吴瑞芳宣士斌荆奇; 关键词：频率响应图像增强

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广西壮族自治区自然科学基金(2012GXNSFAA053227)