国家自然科学基金(61163023)
- 作品数：31 被引量：116H指数：6
- 相关作者：徐少平刘小平杨晓辉李春泉胡凌燕更多>>
- 相关机构：南昌大学加拿大卡尔顿大学南昌航空大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信医药卫生更多>>
- 一种非开关型快速随机脉冲噪声降噪算法被引量：3
- 2019年
- 为提高现有开关型随机脉冲噪声(Random-Valued Impulse Noise,RVIN)降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVIN快速降噪算法(Fast Non-switching RVIN Denoising Algorithm,FNRDA).首先,利用噪声检测器随机地检测给定噪声图像中少量不同位置处的像素点;然后,将检测为RVIN噪声点的个数除以被检像素点总数转化为噪声比例值;最后,根据噪声比例值调用相应预先训练好的非开关型卷积神经网络降噪模型,快速且高质量地完成图像降噪任务.实验结果表明:所提出的非开关型FNRDA算法在各噪声比例下的综合性能(降噪效果和执行效率)优于经典的开关型RVIN降噪算法,适用于图像恢复、信号检测、无线通讯等实时系统中.
- 徐少平刘婷云罗洁张贵珍李崇禧
- 关键词：降噪卷积神经网络
- 带噪声水平评估的快速灵活盲深度降噪模型
- 2020年
- 为提高快速灵活降噪网络(FFDNet)模型的降噪性能,建立一种噪声水平估计(NLE)模型,将其预测的噪声水平估计值输入FFDNet模型中,并以NLE模型作为FFDNet深度降噪模型的前置模块,使FFDNet转换为盲降噪模型。采用浅层卷积神经网络模型将噪声信号从噪声图像中分离出以得到噪声映射图,将噪声映射图的标准差作为噪声水平的初估值。鉴于噪声水平初估值与真值之间具有强相关性的特性,应用BP神经网络模型对噪声水平初估值进行修正。实验结果表明,该NLE模型与FFDNet降噪模型相结合后,降噪效果总体上与使用真实噪声水平值的FFDNet降噪模型接近,在多数噪声水平值下,两者的PSNR值相差小于0.1 dB,NLE模型的估计值可以达到与真实噪声水平值近似的效果,能够充分发挥FFDNet降噪模型的快速和灵活特性。
- 于海雯易昕炜徐少平林珍玉
- 关键词：卷积神经网络修正值
- 基于状态负反馈的电力系统混沌控制被引量：3
- 2017年
- 在某些情况下,电力系统可能出现混沌现象,从而对系统的稳定性产生影响。利用状态负反馈控制,通过选取合适的反馈系数,镇定系统的不稳定周期轨道,达到抑制混沌振荡的目的。仿真实验的结果进一步证明了该方法的有效性,其对于保障电力系统的稳定性具有较好价值。
- 杨晓辉王毅刘小平徐少平
- 关键词：电力系统混沌控制稳定性
- 两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测被引量：2
- 2019年
- 目的基于卷积神经网络(CNN)在图块级上实现的随机脉冲噪声(RVIN)降噪算法在执行效率方面较经典的逐像素点开关型降噪算法有显著优势,但降噪效果如何取决于能否对降噪图像受噪声干扰程度(噪声比例值)进行准确估计。为此,提出一种基于多层感知网络的两阶段噪声比例预测算法,达到自适应调用CNN预训练降噪模型获得最佳去噪效果的目的。方法首先,对大量无噪声图像添加不同噪声比例的RVIN噪声构成噪声图像集合;其次,基于视觉码本(visualcodebook)采用软分配(soft-assignment)编码法提取并筛选若干能反映噪声图像受随机脉冲噪声干扰程度的特征值构成特征矢量;再次,将从噪声图像上提取的特征矢量及对应的噪声比例分别作为多层感知网络的输入和输出训练噪声比例预测模型,实现从特征矢量到噪声比例值的映射(预测);最后,采用粗精相结合的两阶段实现策略进一步提高RVIN噪声比例的预测准确性。结果针对不同RVIN噪声比例的失真图像,从预测准确性、实际降噪效果和执行效率3个方面验证提出算法的性能和实用性。实验数据表明,本文算法在大多数噪声比例下的预测误差小于2%,降噪效果(PSNR指标)较其他主流降噪算法高24dB,处理一幅大小为512×512像素的图像仅需3s左右。结论本文提出的RVIN噪声比例预测算法在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,在降噪效果和执行效率两个方面较经典的开关型RVIN降噪算法有显著提升,更具实用价值。
- 于海雯易昕炜徐少平张贵珍刘婷云
- 关键词：降噪
- 3次Hermite曲线逼近Conic曲线段有关性质被引量：1
- 2013年
- 利用Hermite多项式逼近法研究使用3次Hermite曲线逼近有理Conic曲线段的方法,推导3次Hermite曲线与Conic曲线段在端点处具有G2连续性、在中点具有G1连续性、保形几何属性需要满足的条件以及误差函数计算公式,通过多组不同类型的对比试验进一步证明了所述的关于用3次Hermite曲线逼近Conic曲线段有关性质的有效性.
- 徐少平刘小平李春泉胡凌燕杨晓辉
- 关键词：HERMITE曲线保形
- 一种新的基于自适应柯西变异粒子群的软体碰撞检测算法
- 快速而精确的碰撞检测技术对虚拟环境及相关应用至关重要。为了使算法能在保证精度的同时满足实时性要求,提出一种新的自适应柯西变异粒子群的碰撞检测算法。该算法将层次包围盒树与随机碰撞检测算法相结合,通过层次包围盒进行粗略检测以...
- 邹艳妮刘小平李春泉程强强赖蘋华
- 关键词：碰撞检测层次包围盒非线性规划柯西变异粒子群
- 文献传递
- 基于ARM-FPGA的3D激光扫描系统的设计与实现
- 三维激光扫描技术(Three-Dimension Laser Scanning Technology,3D-LST)是目前国内外测绘领域研究关注的热点之一。为了实现三维激光扫描仪的便携式、自动化设计,本文采用了一种基于A...
- 程强强刘小平邹艳妮赖蘋华
- 关键词：嵌入式FPGA激光扫描信号采集运动控制
- 文献传递
- 基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符被引量：19
- 2013年
- 针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足,提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP).ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像,然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量.在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验.实验结果表明,与LBP及其各类变种描述符相比,ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数,具有更好的查询正确率和查询效率.
- 徐少平刘小平李春泉胡凌燕杨晓辉
- 关键词：统计特征
- 图像质量感知的混合噪声快速盲降噪算法被引量：3
- 2019年
- 现有的高斯脉冲混合噪声降噪算法多基于正则化技术采用迭代求解最优目标函数值的方式实现,执行效率普遍比较低,严重限制了其实际应用范围.为此,以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为核心技术提出了一种基于图像质量感知的快速盲降噪算法(image quality-aware fast blind denoising algorithm,IQA-FBDA).在训练阶段,首先基于浅层CNN卷积神经网络设计图像质量评估模型来预测待降噪图像的图像质量值;然后,依据在大量噪声图像训练集合上获得的图像质量值统计分布规律构建混合噪声模式分类字典;最后,基于该分类字典将噪声图像集合划分为16个子集并训练与各个子集相匹配的深层CNN卷积神经网络专用降噪模型.在降噪阶段,首先利用图像质量评估模型估计给定待降噪图像的质量值,然后依据所预测的图像质量值查找噪声模式分类字典并调用与之相匹配预先训练好的深层CNN降噪模型即可快速地完成盲降噪任务.实验数据表明:IQA-FBDA算法在降噪效果方面的性能达到了与主流高斯脉冲混合噪声降噪算法相当的水平,而在执行效率方面则有极大提高,更具实用价值.
- 徐少平刘婷云罗洁张贵珍唐祎玲
- 关键词：图像降噪卷积神经网络
- 集成Web Service在工作流管理系统中的应用
- 2015年
- 商业环境的快速变化对工作流技术提出更高的要求。为使工作流系统能适应不断变化的环境并能及时更新获取数据资源,提出将集成Web Service作为Agent(WSA)应用到多agent着色工作流网上,最后通过实例出示集成WSA在工作流系统中发挥的作用。
- 徐少平邹艳妮
- 关键词：工作流技术SERVICE
