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刘亚奇

作品数：6 被引量：53H指数：3
供职机构：北京工商大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目北京市科技计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇专利

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇图像
  • 2篇道路网
  • 2篇道路网络
  • 2篇搜索
  • 2篇图像分割
  • 2篇邻接
  • 2篇邻接关系
  • 2篇路径规划
  • 2篇路网
  • 2篇聚类
  • 1篇三角剖分
  • 1篇搜索范围
  • 1篇搜索时间
  • 1篇搜索效率
  • 1篇特征提取
  • 1篇图割
  • 1篇图像分割算法
  • 1篇图像目标
  • 1篇剖分
  • 1篇区域间

机构

  • 6篇北京工商大学
  • 1篇北京邮电大学
  • 1篇中国科学院
  • 1篇中央民族大学
  • 1篇中国科学院大...

作者

  • 6篇蔡强
  • 6篇刘亚奇
  • 4篇曹健
  • 4篇毛典辉
  • 2篇李楠
  • 2篇李海生
  • 2篇程白羽
  • 1篇杜军平
  • 1篇祝晓斌
  • 1篇牛群

传媒

  • 2篇计算机科学与...
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机仿真

年份

  • 2篇2017
  • 3篇2015
  • 1篇2014
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于内容的图像检索技术研究被引量：20
2015年
随着数字图像在多媒体领域的广泛应用,对基于内容的图像检索技术的需求也不断增加。基于内容的图像检索技术总体上可以分为两部分:图像特征提取、图像特征的索引与匹配。图像特征提取主要解决如何在数学上有效地描述一幅图像。文中分别介绍了颜色、形状和纹理特征提取算法近年来的研究成果。图像特征索引与匹配,主要解决如何根据特征描述判断图像间的相似程度,并准确、快速列出图像库中与检索图像相似的图像,分别介绍了相似度测量方法、聚类与分类技术、相关反馈技术三类技术的主要研究成果。最后对基于内容的图像检索技术的研究难点进行了讨论,对未来可能的研究方向进行了展望。
祝晓斌刘亚奇蔡强曹健
关键词：特征提取相似度测量
一种基于自适应标记与区域间近邻传播聚类的分水岭图像分割算法被引量：19
2017年
分水岭算法是一种高效的图像分割算法,能够准确地对图像进行基于区域的分割,但是存在易过分割的问题.为此本文提出一种改进的分水岭算法:首先,对彩色图像进行频谱包络滤波并计算彩色梯度获得梯度图像,再采取一种自适应设定参数的H-minima技术,对梯度图像的极小值区域进行标记;然后,对已标记极小值区域的梯度图像进行分水岭分割;最后,计算分水岭分割所得各区域的颜色矩,作为该区域的颜色特征,并对这些区域进行近邻传播聚类获得分割结果.通过与近年来其它改进的分水岭算法和采用聚类的图像分割算法实验比较,本文所提算法能更加有效地抑制过分割,提高分割准确率,具有良好的自适应性和鲁棒性.
蔡强刘亚奇曹健李海生杜军平
关键词：近邻传播聚类图像分割过分割
路径规划的方法及系统
本发明提供一种用于城市道路交通网络中路径规划的方法，该方法首先基于给定的路网密度将由起点和终点确定的待搜索的区域划分为多个子区域；接着将多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图；然后，基于Vor...
蔡强程白羽毛典辉刘亚奇李楠
文献传递
基于SLIC与Delaunay图割的交互式图像分割算法被引量：1
2015年
针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多个在感知上有意义的原子区域,并提取这些区域的代表像素点;对处在背景矩形框内的代表像素点进行Delaunay三角剖分,构建图结构;最后利用最小割最大流算法将图中的节点分为两部分,并将这些节点对应为相应的原子区域,达到将图像分割为前景和背景的目的。与其他交互式图像分割算法进行实验对比,结果表明所提算法在计算效率上有较大提升,并更为准确。
蔡强刘亚奇曹健毛典辉李海生
关键词：图像分割DELAUNAY三角剖分
路径规划的方法及系统
本发明提供一种用于城市道路交通网络中路径规划的方法，该方法首先基于给定的路网密度将由起点和终点确定的待搜索的区域划分为多个子区域；接着将多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图；然后，基于Vor...
蔡强程白羽毛典辉刘亚奇李楠
文献传递
图像目标类别检测综述被引量：13
2015年
随着移动设备与社交网络的迅速发展,数字图像的数据规模急剧增加,图像目标类别检测已经发展成为目前计算机视觉领域内的一个研究热点。对图像目标类别检测的关键问题进行了综述。首先对目标类别检测的研究背景进行了介绍;然后对目标类别检测技术进行了综述,其中包括外观模型、分类器和定位策略3个核心技术,以及数据集和评价标准;最后列出了目前目标类别检测算法的测试结果,并总结了目标类别检测的主要研究难点和发展方向。
蔡强刘亚奇曹健毛典辉牛群
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