李淑华
- 作品数：4 被引量：44H指数：2
- 供职机构：大连理工大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于通勤距离的显著性检测方法被引量：2
- 2016年
- 针对图像显著性检测问题,提出一种基于通勤距离度量区域显著性,并提取图像中重要目标的方法.首先用聚类算法检测图像边界的背景种子点,构建初始背景先验图;其次利用显著点构建包围显著目标的凸包,提取凸包内前景种子点诱导其他区域的显著性值,从而得到改进的凸包先验图;最后将2个先验图融合得到最终的显著图.该算法中涉及的区域间的特征对比均应用了新颖而鲁棒的通勤距离.实验结果表明,通勤距离能够更准确有效地度量区域间的相似性,比传统的测地距离和欧氏距离更加优越,并优于现有的大多数算法.
- 张丽娜孔雨秋李淑华刘秀平曹俊杰朱春钢
- 关键词：显著性检测
- 一种基于内容的图像放缩方法
- 基于内容的图像放缩技术的困难在于如何既保持图像中重要的内容，又使得整幅图像视觉变形最小。本文提出了一种改进的基于内容的图像放缩方法，该方法将图像放缩问题转化成网格变形问题，在网格上建立保持整体形状的能量函数。结合约束条件...
- 崔普明刘秀平王小超李淑华
- 关键词：网格变形能量函数
- 特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用被引量：32
- 2019年
- 针对多尺度单发射击检测(SSD)算法不同尺度的特征层很难进行融合互补问题,提出一种特征增强的SSD(FE-SSD)算法.首先对SSD算法的金字塔特征层中,每一尺度的特征进行尺寸不变的卷积操作;然后将卷积前与卷积后的特征进行特征融合操作,进而产生一组新的金字塔特征层;最后在新产生的金字塔特征层上执行目标的检测与定位任务.在PASCALVOC2007公共数据库上进行实验,当输入图像尺寸为300×300时,检测精度(mAP)达到78.0%,检测速度(FPS)达到82.5帧/s.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中模糊目标的检测效果也优于SSD算法.
- 谭红臣李淑华刘彬刘秀平
- 关键词：目标检测网络结构
- 一种基于网格变形的图像放缩方法被引量：10
- 2013年
- 基于内容的图像放缩的关键是如何保持图像中重要的内容,同时最小化整幅图像的视觉变形.文中将图像放缩问题转化成网格变形问题,提出一种改进的基于内容的图像放缩方法.首先在网格上建立保持整体形状的能量函数,结合约束条件,通过求解凸二次规划问题得到变形后的网格坐标,最终实现图像的放缩.实验结果表明,该方法不仅能够保持图像中重要的内容和特征结构,而且较好地保持了图像的整体性,使得图像视觉变形较小.
- 崔普明刘秀平王小超李淑华
- 关键词：网格变形
