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段江

作品数:5 被引量:18H指数:3
供职机构:西南财经大学经济信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金四川省杰出青年学科带头人基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学机械工程更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇机械工程
  • 2篇理学

主题

  • 2篇色料
  • 2篇基色
  • 1篇音频
  • 1篇原稿
  • 1篇人眼视觉
  • 1篇人眼视觉特性
  • 1篇视觉特性
  • 1篇图像
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇维数
  • 1篇纹理
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵分解
  • 1篇计算方法
  • 1篇非负矩阵
  • 1篇非负矩阵分解
  • 1篇分形
  • 1篇分形维数
  • 1篇版权

机构

  • 5篇西南财经大学
  • 3篇深圳职业技术...
  • 1篇成都体育学院
  • 1篇成都九宽科技...

作者

  • 5篇段江
  • 3篇何颂华
  • 3篇陈桥
  • 1篇陈智
  • 1篇李玉蓉
  • 1篇刘嘉琪
  • 1篇高媛
  • 1篇康立

传媒

  • 2篇光谱学与光谱...
  • 2篇计算机科学
  • 1篇光学学报

年份

  • 1篇2021
  • 2篇2016
  • 2篇2015
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
彩色图像分形维数的计算方法被引量:1
2015年
分形维数是描述图像复杂性的一种重要测度,广泛应用于图像特征提取及图像分类、分割和检索等方面。多种黑白图像和灰度图像的分形维数计算方法已被提出,但其中很少有适用于彩色图像的分形维数计算方法。把计算灰度图像分形维数的差分盒维法扩展到欧氏五维空间,提出了一种简单且易实现的计算彩色图像分形维数的方法。实验结果表明,提出的方法能够捕捉到彩色图像纹理的复杂性,在识别彩色图像粗糙度变化和计算精度方面优于其它算法。
李玉蓉段江
关键词:分形维数彩色图像纹理
光谱颜色复制中对基色色料线性混合空间的建立被引量:4
2016年
针对光谱反射率空间并不是一个有效的基色色料线性混合空间的缺点,提出了建立基色色料线性混合空间的三项原则。根据不同原稿色料光学特性的不同,将原稿分为透明色料连续调原稿、不透明色料连续调原稿、半色调原稿(半透明色料),并针对这三类原稿分别构建能真实反应原稿色料真实物理维度的光谱线性空间,以不透明色料原稿为例进行实验验证。实验结果表明,根据原稿色料光学特性建立的色料线性混合空间是一个有效的线性混合空间,在其上的光谱预测能真实反映原稿基色色料的数量和近似得到基色色料的光谱形状。
何颂华高媛陈桥段江
基于区块链的音频版权存证模型被引量:4
2021年
文中提出了一种基于区块链存储的音频版权存证模型,它使得音频作品可以独一无二地存证于不可篡改的区块链上,中间不需要通过额外的版权代理机构。唯一标识一段音频的音频指纹虽然可以部分解决版权存证中盗版等问题,但是如果仍然需要中心化平台的支持才能杜绝盗版的话,那么版权保护仍然存在效率低下、不透明和不可信等问题,因而失去了价值。在此提出"区块链+音频指纹"的解决方案,从版权登记入口预防版权盗用,为建立数字版权交易平台以及解决版权交易信息不透明等问题提供技术基础。该模型基于区块链不可篡改、可溯源的先天优势,将产生的音频指纹压缩拆分、加入时间戳,通过用户私钥签名,构造出基本的作品发布证明,发送给区块链的每个节点,节点进行签名确认、打包进区块,完成存证。
刘嘉琪刘贝丽彭韬段江康立康立
关键词:区块链
基于人眼视觉特性的光谱降维模型研究被引量:9
2015年
针对传统光谱降维方法其降维重构后的光谱数据仅是对原始光谱的数学逼近,会出现光谱误差较小但颜色色差较大的缺点,创新性的提出三种将人眼视觉特性与光谱降维相结合的方法。其中,VPCA法直接将光谱光视效率函数加权到原始光谱上再进行降维,LMSPCA方法用LMS视稚响应构建加权矩阵对原始光谱加权后再进行降维,在LMSPCA法中加权矩阵的构建有两种方式,其主要区别在于视稚响应偏差的求取方式不同。方式一中,L,M,S视稚响应偏差是各对应波长上的偏差取绝对值,而方式二中,其偏差是各对应波长上的偏差平方。LMSPCAs法在LMSPCA法基础上再采用PCA(主成分分析)方法对损失的光谱进行降维。实验结果表明VPCA法降维效果较差,LMSPCA法的两种加权矩阵降维效果接近,皆可显著提高降维模型的色度精度,但会降低模型的光谱精度,LMSPCAs法由于针对LMSPCA法因光谱加权引起的光谱损失再进行光谱补偿,其在光谱精度、色度精度以及变光照条件下的色差稳定性这三个方面都能较好地表征原始高维光谱反射率,满足光谱颜色复制的要求。
何颂华陈桥段江
关键词:人眼视觉特性
基于有约束非负矩阵分解的原稿基色色料光谱预测方法被引量:2
2016年
针对直接在光谱反射率空间,对原稿颜色样本光谱的主成分分析会导致特征向量的数目超过真实物理维度(原稿所用基色色料)的数量,以及特征向量和对应系数存在负值,不能直接表示原稿基色色料的光谱特性和对应浓度等情况。创新性的提出需根据原稿色料的光学特性建立一个完全线性的光谱空间,并在该空间中使用带约束条件的非负矩阵分解实现对原稿基色数量和光谱形状进行预测的方法。对此,首先设计了一个实现对原稿基色色料光谱预测方法的总体研究方案和实现步骤,再以透明色料原稿为例,研究如何选择和构建一个符合其光学特性的光谱线性空间,然后再在基本非负矩阵分解(BNMF)基础上提出针对基色色料光谱预测的有约束非负矩阵分解算法(SCNMF)。针对BNMF算法会出现多重最优解,为了提高预测精度,使矩阵分解结果有明确的物理意义,所提出的SCNMF算法需要满足4个约束条件:非负性约束;全加性约束;平滑性约束;稀疏性约束。建立了满足约束条件的目标函数和迭代算法。预测结果表明本文提出的新方法能有效的实现对原稿基色物理维度和基色色料光谱的准确预测。
何颂华陈桥段江
关键词:主成分分析
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