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袁非牛: 作品数：44 被引量：483H指数：10; 供职机构：江西财经大学信息管理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目安徽省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生环境科学与工程一般工业技术更多>>

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基于运动累积和半透明的视频烟雾探测模型被引量：8: 2007年; 通过分析早期火灾烟雾运动规律,提出了一种适用于普通可见光视频的运动累积和半透明的视频烟雾探测模型。由于烟雾通常从阴燃点持续冒出,因而通过累积模型度量运动像素的累积程度,能够很好地捕获这种早期火灾的时空视觉特征,同时有效地抑制噪声的干扰。根据烟雾的模糊和部分遮挡背景特性,提出了一种基于高通滤波的半透明遮挡快速模型。半透明模型能有效地表征烟雾遮挡的半透明特性。实验结果表明,累积和半透明模型相结合提高了鲁棒性、增强了抗干扰性,明显地提高了探测的准确率。; 袁非牛; 关键词：计算机视觉

基于混合高斯模型定位的火灾烟雾纹理特征提取被引量：9: 2005年; 视觉(图像型)火灾探测需要提取较高质量的目标纹理特征用于火灾识别。本文利用混合高斯模型对烟雾目标进行前景提取,并且屏蔽掉非运动的背景图像,然后根据结果图像的灰度分布,计算灰度共现距阵,提取纹理特征。; 任厚平张永明张维农袁非牛余春雨; 关键词：混合高斯模型纹理提取

基于PC机的虚拟内窥镜系统关键技术研究: 该论文对虚拟内窥镜中的关键技术做了比较深入细致的研究,主要包括成像算法的加速和系统导航功能.成像速度是影响虚拟内窥镜技术推广和应用的主要因素.面绘制虽然可以获得交互的成像速度,但存在成像质量差、预处理过程复杂等缺点.因此...; 袁非牛; 关键词：虚拟内窥镜体绘制面绘制自动导航图形图像处理 SIMD; 文献传递

基于光线投射算法的混合场景可视化被引量：5: 2005年; 体绘制技术常用于3维体数据场的可视化,其虽然可以生成高质量的投影图像,但通常不能绘制由体数据与点、线、面图形组成的混合场景。在现有的混合场景可视化方法中,有些只能绘制由体数据与面图形组成的复杂混合场景,而不能处理存在点和线的混合场景;有的则成像速度慢、成像质量差。为了能够正确地绘制复杂混合场景,采用SIMD和软件加速等技术,提出了一种速度快、成像质量高的基于光线投射算法的混合场景可视化方法,并分析了该算法所具有的3种绘制次序,以便满足不同应用的要求。该算法既可用于不同场景的绘制,又可用于平行和透视投影中。实验结果表明,该算法能够正确地绘制体数据与点、线、面图形组成的混合场景,且成像速度快,图像质量高。; 袁非牛廖光煊范维澄周荷琴; 关键词：3维可视化体绘制光线投射图形图像处理

基于PC图形卡W-Buffer的交互直接体绘制被引量：2: 2003年; 提出一种基于PC图形卡W Buffer的交互光线投射算法,这是一种面绘制与体绘制结合的快速体绘制方法.首先用3D分割等方法提取边界体素或用MarchingCubes等算法提取等值面,然后利用图形硬件预先投影这些边界体素或等值面以产生深度信息,最后由光线投射模块根据W Buffer中的深度信息快速找到实际等值面的位置,进行采样、着色、不透明度与颜色合成等渲染工作.这一方法不仅显著地加快了成像速度,而且不降低图像质量.实验结果表明,用该算法在PC机上以200×200分辨率渲染时,能达到10帧/秒的速度,基本满足虚拟内窥镜系统的动态导航和高质量图像要求,具有较大实用价值.; 袁非牛周荷琴冯焕清梅涛; 关键词：虚拟内窥镜光线投射

面向烟雾识别与纹理分类的Gabor网络被引量：19: 2019年; 目的通过烟雾检测能够实现早期火灾预警,但烟雾的形状、色彩等属性对环境的变化敏感,使得烟雾特征容易缺乏辨别力与鲁棒性,最终导致图像烟雾识别、检测的误报率与错误率较高。为解决以上问题,提出一种基于Gabor滤波的层级结构,可视为Gabor网络。方法首先,构建一个Gabor卷积单元,包括基于Gabor的多尺度、多方向局部响应提取和跨通道响应浓缩;然后,将Gabor卷积单元输出的浓缩响应图进行跨通道编码并统计出直方图特征,以上Gabor卷积单元与编码层构成了一个Gabor基础层,用于提取多尺度、多方向的基础特征,对基础层引入最大响应索引编码和全局优化能生成扩展特征;最后,将基础和扩展特征首尾相连形成完整烟雾特征,通过堆叠上述Gabor基础层能形成一个前馈网络结构,将每一层特征首尾相连即可获得烟雾的多层级特征。结果实验结果表明,此Gabor网络泛化性能好,所提烟雾特征的辨别力在对比实验中综合排名第一,所提纹理特征的辨别力在两个纹理数据集上分别排名第一与第二。结论所提Gabor网络能够实现多尺度、多方向的多层级纹理特征表达,既能提高烟雾识别的综合效果,也可提高纹理分类的准确率。未来可进一步研究如何降低特征的冗余度,探索不同层特征之间的关系并加以利用,以期在视频烟雾实时识别中得到实际应用。; 袁非牛夏雪李钢章琳李钢; 关键词：纹理分类特征提取 GABOR滤波层级结构

自编码神经网络理论及应用综述被引量：160: 2019年; 自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法,能够从大量无标签的数据中自动学习,得到蕴含在数据中的有效特征.因此,自编码方法近年来受到了广泛的关注,已成功应用于很多领域,例如数据分类、模式识别、异常检测、数据生成等.该文对传统自编码基础理论、自编码方法、改进技术以及应用领域进行了比较全面的综述.首先,该文介绍传统自编码基础理论与实现方法,分析自编码器的一般处理框架.然后,讨论现有各种改进的自编码器,分析这些方法的创新点、所要达成的目的和可能存在的问题.随后,该文介绍自编码器的实际应用领域,分析这些领域的代表性自编码算法,并详细地分析、比较和总结这些方法的特点.最后,总结现有方法存在的问题,并探讨了自编码器的将来发展趋势和可能挑战.; 袁非牛章琳章琳夏雪李钢; 关键词：无监督学习

彩色三维体数据场的直接体绘制方法被引量：7: 2006年; 提出基于光线投射和三维纹理映射的彩色体数据成像算法,研究如何从每个体素的R,G,B三元组映射成不透明度值,即不透明度转换函数。首先把原始的RGB色彩空间转换成LUV色彩空间;然后以亮度分量的中心差分来近似估计法向量,并应用Phong光照模型进行着色,根据亮度分量及其梯度等信息计算不透明度值;最后合成、累积颜色。对美国数字人男子照相彩色体数据分别采用两种算法进行实验。结果表明:基于光线投射的彩色体数据算法成像质量较高,可以表现体表毛细血管等细微结构,但速度较慢;基于三维纹理映射的彩色体数据成像算法速度较快,但成像质量适中。; 袁非牛廖光煊周荷琴郎文辉; 关键词：体绘制光线投射三维纹理

基于视频图像智能分析的火灾安全监控理论及其应用: 袁非牛; 该项目所属领域：图像处理与模式识别。视频监控已经在很多场所应用，但场景分类、目标监控、案件侦破等工作主要依靠人工判读。为了减轻劳动强度、提高效率和准确率，该项目研究图像稀疏表示及智能分析。以视频火灾检测为切入点，研究视...; 关键词：; 关键词：灭火系统

两阶段特征提取策略的图像去雾被引量：7: 2021年; 目的传统以先验知识为基础的去雾算法,如最大化饱和度、暗通道等,在某些特定场景下效果非常不稳定,会出现色彩扭曲和光晕等现象。由于标注好的训练数据严重不足、特征的冗余性等原因,传统基于学习的去雾算法容易导致模型过拟合。为克服这些问题,本文提出一种基于两阶段特征提取的场景透射率回归去雾方法。方法在第1阶段,提取图像在颜色空间上的饱和度、最小通道、最大通道以及灰度图的盖博响应等43维特征作为初始雾的特征,并在提取的特征图像局部窗口内,进一步提取最小值、最大值、均值、方差、偏度、峰度、高斯均值等7维特征。在第2阶段,将提取的43×7=301个维度特征组成表征雾的二阶段特征向量。最后采用支持向量机进行训练,得到雾的特征向量和场景透射率的回归模型。结果实验结果表明,本文算法取得了非常好的去雾效果。平均梯度值为4.475,高于所有对比算法;峰值信噪比为18.150 d B,仅次于多尺度卷积神经网络去雾算法;结构相似性为0.867,处于较高水平;去雾后的亮度和对比度,也均排于前列。本文算法的去雾测试性能接近甚至超过了已有的基于深度学习的去雾算法,表明本文提出的两阶段特征能够很好地对雾进行表征,实现了小样本学习的高效去雾。结论本文通过两阶段的特征提取策略,极大提升了算法的鲁棒性,仅需要极少量样本就能训练得到性能很好的去雾模型,具有很好的泛化性能。; 袁非牛袁非牛史劲亭史劲亭李雅; 关键词：图像去雾图像增强特征提取

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