孟凡
- 作品数：5 被引量：21H指数：2
- 供职机构：河海大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：江苏省社会发展科技计划国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>
- 基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法被引量：13
- 2009年
- Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象。采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息。为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法。首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪。然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法。最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像。实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法。
- 倪雪李庆武孟凡石丹范新南
- 关键词：图像处理CURVELET变换全变差图像去噪图像融合
- 基于视频的城市道路多车道划分方法被引量：1
- 2008年
- 在智能交通系统中,基于视频的多车道划分是实现车流量检测、车辆跟踪及车队长度计算等的重要前提。传统方法是采用Hough变换检测车道标志线来实现车道的划分,但在复杂背景下该算法检测车道线时会产生车道线间断、干扰直线和检测不准确的现象。针对这一问题,本文提出了一种复杂背景下多车道线划分的新方法。根据传统Hough变换粗略提取出的各车道标识线附近的所有亮点像素构成特征样本集;按照模糊聚类原则划分出每条车道线所属的模糊子集;建立隶属函数确定直线在参数空间中的变量,实现车道标识线的精确检测。实验证明,本文算法能够准确地划分出各车道,且具有良好的鲁棒性。
- 孟凡霍冠英吴波陈小刚
- 关键词：HOUGH变换隶属函数聚类
- 基于模糊集理论的车道标志线精确检测被引量：1
- 2007年
- 为了解决复杂路面条件下车道标志线的检测问题,提出了一种基于模糊集理论的车道标志线精确检测方法。采用阈值分割、腐蚀、边缘检测等技术对交通图像进行处理;通过Hough变换粗略提取位于各车道标志线及其附近的所有亮点像素作为待分类的像素点,构成样本集;按照模糊聚类分析准则得到直线的斜率和截距,实现车道标志线的精确检测。实验证明了该方法的精确性和有效性。
- 李庆武石丹孟凡徐立中
- 关键词：HOUGH变换模糊集模糊聚类
- 虚拟线圈和模板链相结合的车流量视频检测方法研究被引量：2
- 2010年
- 在智能交通系统中,车流量检测对于准确提取交通参数起着重要作用。针对视频检测中虚拟线圈法由于环境和光照等因素影响导致检测不准确的问题,提出一种基于虚拟线圈法和模板链法相结合的车流量检测新方法。首先对采集的交通图像进行车道划分,根据虚拟线圈法设定判别准则,检测路面中的标记区域,同时运用相应的模板对车表面像素灰度变化均匀的区域进行标记,形成模板链,最后通过检测模板链实现车辆的检测。经过实验证明,该方法可以准确地检测出车辆,并具有较好的鲁棒性。
- 王慧斌孟凡李庆武吴学文
- 关键词：图像处理车流量检测虚拟线圈
- Curvelet变换用于人脸特征提取与识别被引量：4
- 2009年
- 针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法。将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别。以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性。
- 倪雪李庆武孟凡蔡艳梅
- 关键词：CURVELET变换特征提取支持向量机小波变换
