杨雄
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：惠州学院计算机科学系更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金惠州市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 改进后的Otsu自适应背景分离的局部直方图均衡化增强算法被引量：2
- 2012年
- Otsu自适应背景分离的局部直方图均衡化增强算法是综合改进后的Otsu自适应背景分离算法和局部直方图均衡化增强算法的一种新处理方法,首先,利用改进后的Otsu算法对图像进行目标区域和背景区域的分离,然后利用分离出来的目标区域进行直方图均衡化处理。实验结果表明,图像经过处理后,目标区域对比度明显增强。
- 刘阳彭刚刘诚杨雄刘利
- 关键词：局部直方图均衡化对比度增强图像增强
- 物体识别的精神物理学实验测试
- 2012年
- 对于分层图模型中的任一节点,识别信息来源于三个通道:α通道,基于物体的整体特征识别当前节点;β通道,通过孩子节点的组合以自底向上的方式来识别物体;γ通道,借助父节点以自顶向下的方式预测。通过引导受试者的注意力,控制测试数据的尺度大小和显示时间,以及遮挡和裁剪等措施来排除通道之间的相互影响,以便单独测试各通道的信息贡献量。实验结果表明:一般情况下α通道的贡献要更大;当存在遮挡时,主要依靠β通道的贡献;当分辨率很低导致本征信息不足时,γ通道将在物体识别任务中发挥主导作用。这些基于人类视觉系统的测试结果,对于相应的计算机物体识别算法性能的提高具有参考价值和指导意义。
- 杨雄彭刚徐涛刘利兰远东
- 免疫算法在胸部X线图像癌变检测中的运用
- 2011年
- 主要讨论了基于免疫算法的胸部X线医学图像中癌变部位的检测。提出的检测方式是建立在移动Agents系统上的分布式处理,通过模板匹配的方法把胸部X线医学图像中可能的癌变部位标示出来,为医师的诊断提供参考信息,并在模板匹配中消除了成像时背景的影响。实验结果显示,该方法能够正确检测出实验使用的胸部X线医学图像中的癌变部位,同时,采用移动A-gents系统可以提高检测速度。
- 彭刚杨雄袁霞
- 关键词：肺癌医学图像免疫算法移动AGENT
- 高斯加权的多分类器物体追踪
- 2014年
- 针对在物体外观快速变化的情况下,大多数弱学习器不能捕获物体新的特征分布,导致追踪失败的问题,提出了高斯加权的联机多分类器增强算法。该算法为每一个领域问题定义一个弱分类器,每个弱分类器包括一个简单的视觉特征和阈值,引入高斯加权函数来权衡每个弱分类器在特定样本上的贡献,通过多分类器联合学习来提高追踪性能。在物体追踪过程中,联机多分类器在对物体定位的同时还能估计物体的姿态,能够成功地学习多模态外观模型,在物体外观快速变化的情况下追踪物体。实验结果表明:所提算法在经过一个较短序列的训练后,平均追踪错误率为12.8%,追踪性能明显提升。
- 兰远东邓辉舫蔡昭权杨雄
- 关键词：多分类器聚类模式识别
