徐高帮
- 作品数：6 被引量：2H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金国家留学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于条件随机场和二次字典学习的图像场景标注方法
- 本发明公开了一种基于条件随机场和二次字典学习的图像场景标注方法，针对训练集图像进行超像素区域过分割，获取每幅图像的超像素过分割区域；提取各个超像素过分割区域的特征，并结合基准标注图像构建超像素标签池，利用超像素标签池训练...
- 刘天亮徐高帮戴修斌罗杰波
- 稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D室内场景语义分割被引量：1
- 2017年
- 为利用高阶条件随机场有效标注室内场景,文中提出一种稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D颜色-深度图像语义分割法。首先,利用融合深度的多尺度组合成组的全局概率边缘超度量图分层法过分割彩色-深度图像。然后,提取场景中各个超像素区域的视觉特征,构建超像素标签池并用于训练支持向量机分类器。接着,计算超像素一元势能和相邻超像素成对项势能;同时,以每一类超像素区域内关键点特征的稀疏编码子之和的直方图统计作为高阶势能。最后,利用融合自顶向下的判别性类别成本的条件随机场模型推理实现语义标注。实验表明,与其他方法相比,该方法能得到视觉表现力更强、准确率更高的语义标签图。
- 刘天亮徐高帮戴修斌曹旦旦罗杰波
- 关键词：条件随机场模型
- 一种基于条件随机场和二次字典学习的图像场景标注方法
- 本发明公开了一种基于条件随机场和二次字典学习的图像场景标注方法，针对训练集图像进行超像素区域过分割，获取每幅图像的超像素过分割区域；提取各个超像素过分割区域的特征，并结合基准标注图像构建超像素标签池，利用超像素标签池训练...
- 刘天亮徐高帮戴修斌罗杰波
- 文献传递
- 多线索非参数化融合的单目视频深度估计被引量：1
- 2015年
- 为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性,借助非参数学习实现单目视频深度估计;最后,利用全局背景深度分段约束和去抖动来增强深度视频序列.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法能得到更为准确的单目视频深度图序列,无论在主观质量还是均方根误差(RMS)和结构相似性度量(SSIM)上,均能取得较好的效果.
- 刘天亮莫一鸣徐高帮戴修斌朱秀昌罗杰波
- 关键词：深度图多线索空时相关
- 基于DSP的电子变倍系统设计
- 2013年
- 采用基于TI公司高性能Davinci系列的SEED-DTK_6437作为主要硬件平台,实现TMS320DM6437与TMS320VC5402处理器之间的通信。在DSP集成开发环境CCS3.3中采用C语言和汇编语言混合编程,对摄像头采集到的实时视频图像实现了变倍算法从软件到硬件平台的移植。同时加入人机接口,实现了系统缩放倍数的切换、变倍算法的选择和感兴趣区域的提取等功能。测试结果表明,系统具有交互性强、性能稳定和实时性良好等特点。
- 孟王芳陈芬徐高帮杨丽娟叶咪妮彭宗举殳镇黎
- 关键词：DSP图像缩放感兴趣区域
- 基于高阶CRFs和稀疏字典学习的场景语义解析
- 图像语义标注作为场景理解中的一个基本问题，已成为计算机视觉领域研究的热点;并广泛应用于探险搜索、自动导航、安全防护、医疗护理等领域，具有重要的学术研究和工程应用价值。于是，本文设计了一种基于高阶条件随机场(CRFs)和稀...
- 徐高帮
- 关键词：语义标注
- 文献传递
