杨建功
- 作品数：14 被引量：42H指数：4
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- 一种结合深度学习形状先验的MRF图像分割方法
- 本公开揭示了一种结合深度学习形状先验的MRF图像分割方法，所述方法图像分割问题以能量函数的形式表示，当其最小时对应的则是最优分割结果，且易于以新能量项形式添加其他约束信息。但在基于MRF模型的图像分割研究中，由于自然图像...
- 汪西莉王研杨建功马君亮
- 文献传递
- 一种结合图割与双水平集的图像分割方法被引量：8
- 2012年
- 针对水平集方法在图像分割中需要多次迭代,且计算量大的问题,提出一种基于图割与双水平集的图像分割方法。首先在目标边界内外部各设置一条初始轮廓线和一个阈值,通过双水平集方法对轮廓线进行演化。当轮廓线的能量变化率小于给定阈值时,终止水平集演化。将得到的两条轮廓线化为源点和汇点,通过图割方法得到最终目标边界。该方法有效减少了水平集迭代次数,提高了分割效率,而且给出了一种终止水平集迭代的方式。实验表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率。
- 杨建功汪西莉
- 关键词：水平集方法图割图像分割
- 融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法
- 一种融合谱‑空域信息的深度玻尔兹曼机DBM高光谱图像分类方法，包括如下步骤：S100：对原始高光谱图像中每个像元提取其空间邻域信息作为该像元的空域信息，并与其光谱域信息结合起来形成该像元的谱‑空域信息；S200：通过深度...
- 杨建功汪西莉
- 文献传递
- J2EE框架下教学辅助系统模型的设计与实现被引量：2
- 2006年
- 在设计和开发高等学校教学辅助系统时,教师、学生、班级、课程等实体的对应关系是一个难点。提出了一个新的系统模型,能灵活地在不同功能模块里处理上述对应关系,能在很大程度上满足系统扩容的灵活性和二次开发的重用性。适用于设计教学辅助系统时的模型选择。同时,给出了在该模型下的两个应用范例。
- 杨建功
- 关键词：教学辅助系统J2EE系统模型
- 基于深度学习的形状建模方法被引量：13
- 2018年
- 在目标检测、图像分割、图像修复等应用中,一个好的目标形状模型有着非常重要的作用.与灰度、纹理、边缘等底层的视觉特征相比,作为一种高层视觉特征的形状更有利于描述目标的全局视觉信息.一般在加入全局形状信息的情况下算法的性能将有所提高.近年来,由于其具有卓越的学习数据中包含的内部结构的能力,深度学习模型吸引了越来越多的关注.包含多层隐层单元的深度学习模型用于模拟人类大脑的认知机制,可以提取多层数据特征和表示复杂的数据分布,学习到的多层抽象表示更有助于了解形状等数据的信息.针对复杂而又多变的目标形状,该文基于深度信念网络和深度玻尔兹曼机构造形状模型,给出了各自的模型构造方法、模型训练方法以及基于模型生成目标形状的方法.这两种模型是深层概率模型,能够充分利用底层特征和多层高层特征(越高层越复杂)拟合关于训练集形状的概率分布,所以它们能够有效地建模形状.这类模型的一个关键特性是使用贪心逐层训练快速地找到一组好的模型参数.该文的形状模型不仅能够很好地表达出训练集中的形状,还能够生成不同于训练集中样本的形状.另外,当训练集中的形状是多类别时,此时涉及到的形状变化比较大,文中模型同样能够定义形状所属的多峰分布.深度学习模型具有较强的形状表达能力,可以应用于生成形状、形状修复和去噪等多种任务.该文在Weizmann Horse和Caltech101Silhouettes数据集上进行了实验,结果表明,和浅层的受限玻尔兹曼机模型相比,深度学习模型能够更好地表达训练集形状,从包含多层非线性处理的深层结构中生成的形状看起来更符合实际,且深度玻尔兹曼机模型生成的目标形状要比深度信念网络模型更为清晰.实验中以形状图形化结果和形状相似性度量结果说明深度学习模型对训练�
- 张娟汪西莉杨建功
- 融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法被引量：4
- 2019年
- 在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题。为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法。该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类。这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征。实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度。
- 杨建功汪西莉刘侍刚
- 关键词：高光谱图像特征提取
- 融合形状先验的向量CV模型图像分割算法被引量：1
- 2014年
- Chan等人提出的向量CV模型尽管解决了传统CV模型无法分割向量值图像的问题,但是向量CV模型对于含有噪声或遮挡物等复杂的图像,无法正确分割目标。针对此问题提出一种融合形状先验向量CV模型。其能量泛函主要包含形状先验项、图像区域信息项以及距离正则项。此能量函数使得主动轮廓和形状先验位置相近时停止演化。该模型所用形状模板可以与目标形状仿射不同,使得算法更加灵活。该模型对含噪以及目标遮挡的图像具有很好的分割效果。
- 王万玉杨建功汪西莉
- 关键词：水平集图像分割形状先验
- 一种考试系统的双向链表算法及Java实现被引量：2
- 2007年
- 随着信息技术的普及和发展,传统的考试形式已逐渐转向计算机形式.考试系统中试题的提取和显示速度是影响系统性能的重要指标,基于双向链表结构和面向对象技术,提出了一个算法,能有效提高系统的性能,并且灵活适应系统的变化.同时,也给出了该算法的Java实现.该算法适用于多种类型的考试系统.
- 杨建功
- 关键词：考试系统双向链表JAVA语言
- 水平集活动轮廓模型在图像分割中的应用研究
- 在人们生活里,图像始终是获取和交换信息的最重要途径之一。而在当前的信息时代,利用计算机来进行图像处理和图像分析已经变得越来越重要。图像分割是图像处理和图像分析的基础性工作,它是后期图像处理和分析得以顺利进行的重要前提。同...
- 杨建功
- 关键词：图像分割活动轮廓模型水平集方法灰度不均匀
- 基于符号压力函数的几何活动轮廓模型被引量：3
- 2012年
- 针对几何活动轮廓(GAC)模型的诸多缺点,提出一种基于符号压力(SPF)函数的活动轮廓模型。采用一种基于区域统计信息的符号压力函数作为边界指示,能够提高演化曲线在运动过程中对模糊边界的识别能力和抗噪能力。相对于传统几何活动轮廓模型,所提模型具有如下特点:一是能够有效分割边界模糊的目标;二是更具抗噪能力;三是轮廓线运动具有双向性。实验结果表明了所提模型的有效性。
- 杨建功汪西莉
- 关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集
