刘日升
- 作品数：137 被引量：88H指数：5
- 供职机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省教育科学“十一五”规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学语言文字电子电信更多>>
- 一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法
- 本发明公开了一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法，属于图像处理和计算机视觉领域。利用严谨的配准策略完成传感器配准，从硬件的层次提升系统效率。利用GPU构建高性能运算平台，并构建高性能求解算法。系统容易构建，程序简单...
- 仲维李豪杰陈圣伦王智慧罗钟铉刘日升樊鑫
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- 一种利用栅格地图高度信息的障碍物检测方法
- 本发明公开了一种利用栅格地图高度信息的障碍物检测方法，属于图像处理和计算机视觉领域。利用GPU构建高性能运算平台，并构建高性能求解算法以获得地图中障碍物细心。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用两次聚合算法将空间中相近...
- 仲维陈圣伦李豪杰王智慧刘日升樊鑫罗钟铉
- 一种基于结构感知和纹理敏感的物理启发学习的水下图像增强方法
- 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于结构感知和纹理敏感的物理启发学习的水下图像增强方法。本发明建立了一种新的基于物理启发的学习模型，该模型由水下成像模型重构而成，比较容易实现。具体来说，本发明设计了一个结构感知纹理敏感...
- 薛昕惟李泽萱刘日升王祎樊鑫
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- 一种棋盘格角点全自动检测方法
- 本发明公开了一种棋盘格角点全自动检测方法，属于图像处理与计算机视觉领域。即通过在棋盘格上设置一个或若干个有颜色或者某些形状的标识来标记初始的位置，拍摄图片并进行相应处理，利用单位格子在像素坐标系中初始的像素坐标以及世界坐...
- 孔维强吕德运仲维刘日升樊鑫罗钟铉
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- 一种基于双U-net的水下图像增强方法
- 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于双U‑net的水下图像增强方法。本发明基于水下成像物理模型设置了两个U‑net连接卷积网络框架，每个U‑net由编码‑解码网络组成，第一个U‑net前添加注意力机制，通过处理输入图像...
- 薛昕惟刘日升王祎樊鑫
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- 基于显著特征的多光谱相机动态立体标定算法
- 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于显著特征的多光谱相机动态立体标定算法。所述的联合自标定方法步骤如下：第一步，将原图根据红外相机和可见光相机各自内参和原来的外参进行去畸变和双目校正。第二步，基于直方图对比度方法...
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- 基于直方图均衡化的红外立体相机动态外参计算方法
- 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于直方图均衡化的红外立体相机动态外参计算方法。由于红外相机的成像与可见光相机的成像不同，直接提取特征点做匹配得到的满足要求的点对比较少。为了解决这个问题，本发明通过提取左右红外相...
- 仲维柳博谦李豪杰王智慧刘日升樊鑫罗钟铉
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- 基于角点特征的多光谱立体相机外参计算方法
- 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于角点特征的多光谱立体相机外参计算方法。本发明通过对图像进行Harris角点检测以及匹配来解决由于温湿度、震动等因素造成红外相机和可见光相机位置关系的改变。此外，由于可见光相机和...
- 仲维柳博谦李豪杰王智慧刘日升樊鑫罗钟铉
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- 可学习高阶微分方程的图像盲复原
- 2018年
- 目的图像盲复原是图像处理中的常见的重要问题之一,具有巨大的研究价值和广泛的应用。通常情况下,相机抖动,聚焦不准,环境噪声等因素都会造成图像模糊。由于图像盲复原需要同时求解模糊核和清晰图像,导致该问题是病态的而难于求解。现有的盲复原方法可以分为两大类,一类是基于最大后验概率来同时估计潜在图像和模糊核的方法,但是这样耦合在一起的方法由于先验条件和初值设置不恰当,常常会导致最终求得的是问题的平凡解,以至于盲复原的效果并不理想。另一类是基于变分贝叶斯来估计模糊核,这种方法通常是采用最大化强边图像的边缘概率,由此估计的模糊核鲁棒性较强,但是对潜在图像的强边条件要求比较高,计算复杂度和实现难度都较大。鉴于以上方法的优缺点,提出基于高阶微分方程学习的方法来实现图像去模糊。方法借鉴传统的迭代演化方法和网络学习方法各自的优势,将网络学习到的特征(引导图像,卷积滤波器,稀疏测度)融入到高阶微分方程的演化过程中区,提出可学习的基于高阶微分方程的演化来模拟图像的演化过程。具体地,先用范数约束得到一个粗略的强边引导图像,然后将学习到的卷积滤波器和稀疏函数一起作用在当前的潜在图像上,得到一个关于图像的更好的梯度下降方向,将此作为微分方程演化的一个步骤,得到一个更为精炼的强边图像。最后用精炼的强边图像来估计模糊核。该方法可以通过先验知识和训练数据来有效地控制模糊核的估计,进而得到较为清晰的盲复原结果。结果在图像建模层面上,用非盲复原的方法验证了本文提出的微分方程演化过程是可行的。通过和其他盲复原方法做对比,在不同的基准图像数据库上的定量的实验中,本文方法在数据库上的峰值信噪比,结构相似度分别达到30.30,0.91,误差率低至
- 程世超刘日升樊鑫
- 关键词：图像盲复原模糊核
- 多相关滤波自适应融合的鲁棒目标跟踪被引量：5
- 2018年
- 目的由于目标在复杂场景中可能会发生姿态变化、物体遮挡、背景干扰等情况,目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。目前判别性相关滤波方法在目标跟踪问题上获得了成功而又广泛的应用。标准的相关滤波方法基于循环偏移得到大量训练样本,并利用快速傅里叶变换加速求解滤波器,使其具有很好的实时性和鲁棒性,但边界偏移带来的消极的训练样本降低了跟踪效果。空间正则化的相关滤波跟踪方法引入空间权重函数,增强目标区域的滤波器作用,在增大了目标搜索区域的同时,也增加了计算时间,而且对于目标形变不规则,背景相似的情景也会增强背景滤波器,从而导致跟踪失败。为此,基于以上问题,提出一种自适应融合多种相关滤波器的方法。方法利用交替方向乘子法将无约束的相关滤波问题转化为有约束问题的两个子问题,在子问题中分别采用不同的相关滤波方法进行求解。首先用标准的相关滤波方法进行目标粗定位,进而用空间正则化的相关滤波跟踪方法进行再定位,实现了目标位置和滤波模板的微调,提高了跟踪效果。结果本文算法和目前主流的一些跟踪方法在OTB-2015数据集中100个视频上,以中心坐标误差和目标框的重叠率为评判标准进行了对比实验,本文算法能较好地处理多尺度变化、姿态变化、背景干扰等问题,在Car Scale、Freeman4、Girl等视频上都表现出了最好的跟踪结果;本文算法在100个视频上的平均中心坐标误差为28.55像素,平均目标框重叠率为61%,和使用人工特征的方法相比,均高于其他算法,与使用深度特征的相关滤波方法相比,平均中心坐标误差高了6像素,但平均目标框的重叠率高了4%。结论大量的实验结果表明,在目标发生姿态变化、尺度变化等外观变化时,本文算法均具有较好的准确性和鲁棒性。
- 陈倩茹刘日升刘日升李豪杰
- 关键词：目标跟踪相关滤波自适应鲁棒性
