田丹
- 作品数：56 被引量：68H指数：5
- 供职机构：沈阳大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金辽宁省博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程环境科学与工程更多>>
- 一种用于图像去噪的分数阶原始对偶方法
- 一种用于图像去噪的分数阶原始对偶方法，涉及一种一种用于图像去噪的方法，包括分数阶原始对偶去噪模型和分数阶原始对偶数值算法。其特征在于，所述一种分数阶原始对偶去噪模型，即分数阶ROF去噪模型的原始对偶描述，表达式为：<Im...
- 田丹韩晓微
- 一种污泥浓度监测装置
- 一种污泥浓度监测装置，涉及一种监测装置，所述装置包括水管、光电式污泥浓度传感器、控制盒、天线；光电式污泥浓度传感器前端焊铸在水管上，传感器朝水管内侧的后端连接控制盒，控制盒上设有天线；控制盒内设有电路板，电路板上有STM...
- 武刚田丹程远航张宝宁穆雨石郑楠王悦
- 一种用于改善图像视觉效果的分数阶I-divergence方法
- 一种用于改善图像视觉效果的分数阶I-divergence方法，涉及一种用于图像乘性噪声去除的计算机实现方法，该方法包括分数阶I-divergence去噪模型、正则化参数调整方法和分数阶I-divergence原始对偶数值...
- 田丹王丹
- 具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法被引量：3
- 2019年
- 现有的低秩稀疏表示目标跟踪算法在目标突然运动和严重遮挡等情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法.首先,利用混合L1;2范数稀疏表示候选粒子的局部斑块,增强对斑块间结构信息的描述,从而保护候选粒子间及其局部斑块间空间布局结构以解决遮挡问题;然后,借鉴融合Lasso模型的建模思想,在目标表观模型中引入融合罚项,约束稀疏系数差分的绝对值,以保证表示系数稀疏性的同时,使其连续性差异亦稀疏,从而限制表示系数轮廓具有平滑性,易于获取跳跃信息,适应目标的突然运动;最后,利用核范数低秩约束目标表观的时域相关性,以适应目标的外观变化.实验结果表明,所提出的算法能够适应复杂场景下的跟踪任务,特别是在目标形变、遮挡、突然运动等情况下具有更好的适应性.
- 田丹田丹谢英红
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 一种多线路视频监控装置
- 一种多线路视频监控装置，包括换线箱体，所述换线箱体上设有接线孔，所述换线箱体上设有滑道，所述滑道上滑动连接有滑块，所述滑块上设有滑轨，所述接头对应箱体的位置设有接口，所述接头的尾端设有接线，所述接线连接控制器，所述控制器...
- 田丹崔远鸿张博张宝宁
- 低秩和主动形状模型的肺区分割
- 2020年
- 目的肺区分割是肺癌计算机辅助诊断系统的首要步骤。主动形状模型(active shape model,ASM)能根据训练集获得肺区形状模型,再结合待分割肺区影像自身的局部特征,进行测试影像的分割。由于主成分分析(principal component analysis,PCA)仅能去除服从高斯分布的噪声,不能处理其他类型的噪声,所以当训练集含有非高斯类型的噪声样本时,采用基于PCA的ASM无法训练出正确的形状模型,使得肺区分割不能得到正确的结果。而低秩(low rank,LR)理论的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)能去除各种类型的噪声,基于此,本文提出一种将RPCA与ASM相结合的方法。方法首先对训练样本集标记点矩阵进行低秩分解,去除噪声样本对训练出的形状模型的影响。然后在ASM训练局部梯度模型时,用判断训练样本轮廓上的标记点曲率直方图的相似度来去除噪声样本。结果在训练集含噪声样本时,将基于RPCA的ASM与传统ASM(即基于PCA的ASM)分别生成的形状模型进行对比,发现基于RPCA的ASM生成的形状模型与训练集无噪声样本时传统ASM生成的形状模型更相符。在训练集含噪声样本的情况下,基于RPCA的ASM方法分割EMPIRE10数据集中的22个肺影像,与金标准的重叠度为94.5%,而基于PCA的ASM方法分割准确率仅为69.5%。结论实验结果表明,在训练样本集中有噪声样本的情况下,基于RPCA的ASM分割能得到比基于PCA的ASM更好的分割效果。
- 孙申申田丹吴微康雁赵宏
- 关键词：主动形状模型
- 一种基于LiFi通信的盲人室内导航耳机
- 一种基于LiFi通信的盲人室内导航耳机，涉及一种盲人耳机，包含发射端和接收端。发射端主要由若干LED灯分别安装在室内标记的地址，且每个LED灯对应一个唯一的地址编码，通过其明暗变化的光线向外传送所在处地址信息；接收端为包...
- 齐晓轩韩晓微刘英英田丹都丽
- 具有空间调整和稀疏约束的相关滤波跟踪算法被引量：1
- 2021年
- 因频繁遮挡、尺度变化、边界效应等因素的影响,进行目标跟踪时,时常难以达到较好的预期效果。再有,采用传统特征提取策略也会影响目标跟踪的鲁棒性。针对上述问题,提出一种具有空间调整和稀疏约束的相关跟踪算法。利用传统特征与深度特征的有效融合,适应目标表观变化;基于峰值旁瓣比判别目标在跟踪过程中是否被遮挡,若发生遮挡,则对滤波器进行稀疏正则化约束,提高模型对遮挡问题的鲁棒性;若未发生遮挡,则通过高斯空间调整惩罚滤波器系数,抑制边界效应的影响。实验利用OTB数据集中5组涵盖了严重遮挡和尺度变化等挑战因素的标准视频序列进行测试,定性和定量对比了算法与4种热点算法的跟踪效果。定性分析中基于视频序列的主要挑战因素进行比较,定量分析通过中心点位置误差和重叠率比较跟踪算法的性能。实验结果表明,算法对上述挑战因素更具鲁棒性。
- 田丹臧守雨涂斌斌
- 关键词：目标跟踪相关滤波
- 医学影像处理平台的设计
- 2020年
- 综合运用数字图像处理、图形用户界面设计、计算机视觉等多种技术,基于MATLAB图形用户界面功能开发了一种医学影像处理平台,主要实现了医学影像处理界面的搭建和各控件回调函数的设计。平台主要分为五大模块:底层处理模块、加载噪声模块、图像去噪模块、图像分割模块和图像三维重建模块。实验结果表明,平台设计具有良好的可视性和交互性,能充分挖掘医学影像信息,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,可为医学诊断提供有力的信息支撑。
- 李文强田丹张妍刘大豪
- 关键词：图像处理图形用户界面医学影像
- 一种用于波束形成技术的神经次元分析算法
- 2007年
- 基于自稳定次元分析学习规则,提出一种添加了惩罚项的次元分析(MCA)学习规则.分析了该学习规则的稳定性和收敛性,用于自适应波束形成技术的实现.采用带有约束条件的功率优化波束形成原理,利用白噪声敏感度控制和干扰的先验知识,提高了波束形成算法的鲁棒性.仿真实验表明,与用于实现鲁棒约束波束形成技术的FMCA学习规则相比,MCA学习规则具有更强的稳定性,能更有效地用于干扰抑制和实时信号跟踪.
- 田丹张明
- 关键词：神经网络自适应波束形成
