王升哲
作品数: 17被引量:18H指数:2
  • 所属机构:西南技术物理研究所
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:中国人民解放军总装备部预研基金

相关作者

郑杰
作品数:9被引量:18H指数:2
供职机构:西南技术物理研究所
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吴钟建
作品数:15被引量:24H指数:3
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研究主题:自适应 对比度 可见光图像 图像 图像跟踪
罗镇宝
作品数:19被引量:43H指数:4
供职机构:西南技术物理研究所
研究主题:自适应 对比度 可见光图像 图像 自动目标识别
邵宇
作品数:15被引量:11H指数:2
供职机构:西北师范大学物理与电子工程学院
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徐光柱
作品数:112被引量:87H指数:5
供职机构:三峡大学
研究主题:PCNN 脉冲耦合神经网络 血管分割 图像 视频
一种新的虹膜定位方法
针对传统的虹膜定位算法对采集到的眼部图像质量要求非常严格的缺陷,本文提出了一种新的虹膜定位算法,即利用改进的高斯混合模型(SLGMM)和EM算法来进行虹膜定位。试验结果证明了算法的有效性。
马义德刘映杰王升哲徐光柱邵宇
一种基于点云建模的无人机视角目标地理定位方法
本发明属于无人机目标定位技术领域,公开了一种基于点云建模的无人机视角目标地理定位方法,通过获取的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)及数字卫星图像数据,以离线的方式进行点云建模,并在无人...
吴辉窦猛兰桂莲王升哲鲁强辛云飞张洪
一种新的虹膜定位方法被引量:1
2006年
针对传统的虹膜定位算法对采集到的眼部图像质量要求非常严格的缺陷,论文提出了一种新的虹膜定位算法,即利用改进的高斯混合模型(SLGMM)和EM算法来进行虹膜定位。试验结果证明了算法的有效性。
马义德刘映杰王升哲徐光柱邵宇
关键词:虹膜定位GMMEM算法
一种基于Gabor滤波器的虹膜识别系统
随着全球范围内网络的飞速发展,大量的共享信息在开放式网络上的出现,其中包括很多个人、政府等的敏感信息,致使信息安全成为信息共享迫在眉睫的首要问题,一种准确的自动身份鉴别对于当今高科技社会是必需的;而身份鉴别作为网络安全的...
王升哲
关键词:虹膜识别高斯混合模型EM算法GABOR滤波
一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法
本发明公开了一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法,其包括以下步骤:S1、获取低分辨率灰度图像作为输入;S2、将经过卷积处理后的低分辨率灰度图像特征图降维映射为图结构,并采用图卷积运算对特征信息进行全局融合,然后重新映射...
王浩王升哲张毅杨晓赵惠张琪郑杰颜小红关炜昔华倩
基于局部结构变换域稀疏外观模型的目标跟踪被引量:1
2017年
[目的]为了降低稀疏表示目标跟踪算法的计算复杂度,[方法]在粒子滤波框架下提出了基于局部结构变换域稀疏外观模型的视觉目标跟踪算法。[结果]该算法在目标区域附近提取重叠的局部图像块,并计算出所有局部图像块的二维离散余弦变换,获得图像块的变换域系数。变换域的能量集中特性被采用来降低字典的维度与候选样本的数量,并且对系数压缩一定的自由度可以抑制噪声与遮挡影响。采用被裁剪的样本与字典获得局部图像块的稀疏编码,然后将当前目标区域中所有小图像块的稀疏向量加权融合得到目标区域的稀疏表示值,并通过决策模型获取最优跟踪结果。与现有三种最新的跟踪算法比较的实验结果表明,[结论]所提算法的跟踪性能接近或超过对比算法,同时大大减小了l_1范数最小化的计算复杂度。
唐中和王升哲霍建亮郭航梅员赵海波
关键词:目标跟踪计算复杂度
基于非局部先验红外运动模糊图像复原方法
2024年
为了实现红外运动模糊图像复原,采用了基于红外图像的非局部稀疏先验约束建模方法。通过分析红外运动模糊成像特征,在盲反卷积框架下,提出了一种基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束建模方法,通过计算图像的运动模糊核,进而复原运动模糊图像。结果表明,所提出的基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束方法,针对性强,能有效地复原运动幅值较大的红外运动模糊图像;概率模糊检测、结构相似度和峰值信噪比均有不同程度的提高,尤其是峰值信噪比提高接近8%,且运动幅值越大,复原结果越明显。本研究为红外成像系统的应用打下了基础。
何易德朱斌汤磊蒲小平王升哲代辉郭志伟王捷
关键词:图像处理
基于空间特性的自适应条带噪声去除方法
本发明公开了一种基于空间特性的自适应条带噪声去除方法,利用遥感成像探测系统获取噪声图像作为观测影像;根据观测影像空间特征构建自适应权重函数,自适应控制变分去噪模型中惩罚项在不同像素点的约束强度,在条带噪声处施加较大的约束...
左芝勇王升哲崔雨勇郑杰吴钟建杨川杨晓张巍刘亚关炜颜小红康鹏新任亮唐中和张毅
基于Transformer的体素化激光点云目标检测算法被引量:8
2023年
3D点云目标检测是计算机3D视觉中的一个关键技术,本文针对激光雷达点云数据的稀疏性、无序性和数据量大,导致神经网络运算效率慢、检测精度低等问题,开展了基于激光雷达点云的目标检测算法研究。在激光雷达点云数据处理阶段,我们将原始点云数据体素化,解决了点云稀疏性和无序性问题,然后使用多层特征下采样层构建特征金字塔,实验验证了该方法使网络在训练阶段更快收敛,有效减少点云数据量大导致的网络运算开销,网络运算效率提升~39%;同时,我们通过引入Transformer注意力模块,提高网络对点云目标关键特征的学习能力,使目标检测的准确率达到88.5%。总体实验结果表明,本文算法在确保检测精度的前提下,提升了网络运算效率。
康自祥王升哲崔雨勇高欣仪陈旺成
关键词:TRANSFORMER体素点云目标检测
采用稀疏特征选择的红外运动目标跟踪方法被引量:2
2015年
复杂场景下的红外运动目标对比度低且缺乏细节信息,难以实现稳定持续跟踪。分析了典型红外运动目标的特性,提出一种稀疏编码与特征选择的改进跟踪算法。采用Logistic回归模型,通过对正负样本的监督学习,计算得到最佳权重特征矢量,并将原始特征模板和粒子采样对象均向该特征矢量投影,削弱了背景成分对运动目标跟踪的影响并降低了运算量。在模板更新策略上采用了每帧更新的方法以适应运动目标的机动性。文中给出的方法与其他两种经典方法的实验比较,证明了本方法对运动目标跟踪的有效性。
雍杨王升哲王兵学陈咸志
关键词:LOGISTIC回归模型