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李小春

作品数：30 被引量：103H指数：6
供职机构：空军工程大学更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学航空宇航科学技术更多>>

合作作者

文献类型

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领域

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主题

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  • 3篇影像变化检测
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇随机场
  • 3篇注意力
  • 3篇网络
  • 3篇混沌
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  • 2篇图像融合
  • 2篇权值
  • 2篇自适

机构

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作者

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传媒

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年份

  • 1篇2024
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  • 4篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2018
  • 3篇2017
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  • 3篇2015
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  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2002
  • 2篇2001
  • 1篇2000
共 30 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于模糊逻辑与NSCT的彩色图像融合被引量：7
2016年
针对灰度融合图像色彩单一,视觉效果不佳的问题,提出了一种基于NSCT变换与模糊逻辑的多聚焦彩色图像融合算法。首先对彩色图像进行IHS变换,然后对亮度分量I进行NSCT分解,采用高斯隶属度函数确定低频分量自适应加权系数,对高频系数采用"模值取大"的融合准则进行融合,再通过NSCT逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色度分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法得到的融合图像色彩鲜明、边缘细节清晰、更加符合人眼视觉。
王奎李卫华李小春
关键词：模糊逻辑非下采样CONTOURLET变换彩色图像图像融合
多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像变化检测
2017年
针对高分辨率遥感影像变化检测方法中多特征的利用,以及对尺度变化敏感的问题,提出了一种多尺度多特征融合的检测方法。首先利用小波变换对两遥感影像进行多尺度分解,然后分别提取每一尺度影像的特征,对不同尺度下的同一特征进行融合检测,最后将多尺度多特征检测结果进行融合,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法充分考虑到了多尺度性和多特征贡献的差异,有效地提高了高分辨率遥感影像变化检测结果的准确性和完整性。
李卫华李小春全卫澎
关键词：多尺度马尔科夫随机场变化检测
基于改进的FNEA的遥感影像分割算法
2017年
针对分形网络演化算法(Fractal Net Evolution Approach,FNEA)中特征的利用问题和异质度权值的选择问题,提出一种改进的FNEA方法,充分利用影像的多特征信息,增加了纹理异质性,使得影像整体异质性包含的影像信息更加丰富,更加全面,同时对异质度权值的选择进行改进,根据不同异质度对不同对象分割的贡献度设定权值,使得权值的选择更加合理。实验结果表明,该方法对影像特征的利用更为合理,图像分割结果得到了较大的改善。
李卫华李小春全卫澎
带宽有限情况下混沌同步的研究
本文通过引入窄带滤波器,研究了在传输信道为有发带度情况下的如何实现混沌通信的问题.仿真结果表明,该方法对实现混沌保密通信的实用化有一定的意义.
朱双鹤李小春车育生
关键词：窄带滤波器保密通信蔡氏电路
文献传递
基于深度CRF模型的图像语义分割方法被引量：4
2018年
从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。
胡涛李卫华秦先祥邱浪波李小春
关键词：条件随机场卷积神经网络
基于GA-EM算法的GMM遥感影像变化检测方法被引量：1
2011年
提出了一种基于GA-EM算法的高斯混合模型(GMM)遥感影像变化检测方法。该方法采用主成分分析(PCA)与传统差值法相结合的方式构造差异影像;然后使用N个成分的GMM对差异影像分布进行建模;再利用进化的迭代方法对模型进行自适应参数估计;最后利用贝叶斯准则实现变化和未变化像元分布的变化检测结果。仿真结果表明,该方法对变化目标的检测有效而可靠,具有较大的实用价值。
牛鹏辉李卫华李小春
关键词：高斯混合模型变化检测
基于ICA的变化检测新方法被引量：2
2013年
不断增长的遥感影像的多样性对变化检测算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求,通过分析基于独立成分分析(ICA)的变化检测算法面临的在原始数据矩阵分块时数据尺寸减小,影像信息丢失的问题,提出了一种改进的利用非抽样小波变换(UDWT)的分块方法。同时,为了更好的抑制噪声对变化检测结果的影响,利用面向对象的分割方法得到遥感影像中的各个影像对象,并提取出各影像对象的特征形成特征影像代替原始的遥感影像进行变化检测。最后通过仿真比较验证了方法的准确性和鲁棒性。
贾春阳李卫华李小春邓长来
关键词：影像特征变化检测CA
模式识别课程教学改革实践被引量：7
2017年
提出一种基于研究前沿牵引的创新能力培养教学模式,介绍具体改革思路,说明教学改革实践结果。
侯志强余旺盛沈明华李小春程英蕾
关键词：模式识别教学改革
一种图像隐藏目标检测方法
本发明公开了一种图像隐藏目标检测方法，属于图像检测技术领域，采用区域生长算法对原始图像的红外图像进行区域分割，将红外图像划分为目标区域和非目标区域；在目标区域，获得融合后的图像；在非目标区域，直接使用可见光图像作为融合后...
李小春黄帅珺孙鹏余旺盛秦先祥桂阳
融合多尺度注意力和双向LSTM的行人重识别被引量：1
2022年
将深度学习应用于行人重识别领域,嵌入多尺度注意力融合模块至神经网络中进行多尺度特征提取和表示,可有效提升注意力机制对深度学习网络的识别性能。提出了一种基于SEblock的多尺度通道注意力融合模块,并结合Res Net50卷积神经网络提取特征;然后通过双向LSTM网络进一步提取特征序列上下文信息,在提高模型对图像重要特征的提取能力的同时,降低对图像冗余特征的关注度;最后使用级联难采样三元组损失函数和交叉熵损失函数共同训练网络模型,使样本能够在高维特征空间中实现聚类,进一步提升模型识别准确性。所提出算法在Market1501数据集和CUHK03数据集分别进行实验,并在同等条件下和其他注意力模块算法进行比较。为进一步验证各模块作用,对算法进行消融实验,以验证各模块的有效性,实验结果表明,所提出方法可有效应用于行人重识别。
闫昊雷李小春张仁飞张磊邱浪波王哲
关键词：卷积神经网络
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