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王斌

作品数:21 被引量:75H指数:5
供职机构:南京财经大学信息工程学院更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省高校优秀科技创新团队更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学医药卫生理学更多>>

文献类型

  • 21篇中文期刊文章

领域

  • 19篇自动化与计算...
  • 3篇农业科学
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

  • 14篇图像
  • 6篇图像检索
  • 5篇叶片
  • 5篇网络
  • 3篇目标识别
  • 2篇叶片图像
  • 2篇植物
  • 2篇搜索
  • 2篇特征提取
  • 2篇图像分类
  • 2篇图像识别
  • 2篇图像搜索
  • 2篇描述子
  • 2篇大豆
  • 1篇多目标优化
  • 1篇形状描述子
  • 1篇颜色直方图
  • 1篇叶脉
  • 1篇异构
  • 1篇芝麻

机构

  • 21篇南京财经大学
  • 4篇武汉工程大学
  • 2篇上海中医药大...
  • 1篇悉尼大学
  • 1篇武汉轻工大学

作者

  • 21篇王斌
  • 8篇王斌
  • 2篇许家佗
  • 2篇张婉婷
  • 2篇王其浩
  • 1篇叶梦婕
  • 1篇屠立平
  • 1篇曹杰
  • 1篇曾范清

传媒

  • 5篇软件学报
  • 4篇计算机工程与...
  • 4篇计算机系统应...
  • 3篇计算机工程与...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇中国油脂
  • 1篇现代图书情报...
  • 1篇实用临床医药...
  • 1篇中国科学:信...

年份

  • 2篇2022
  • 5篇2021
  • 3篇2020
  • 2篇2019
  • 5篇2017
  • 2篇2016
  • 2篇2011
21 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
应用分数阶傅里叶变换的形状描述方法研究被引量:1
2011年
傅里叶描述子是一种经典的形状描述方法。作为傅里叶变换的推广形式,分数阶傅里叶变换在数字信号处理工程领域已有相当广泛的应用,但在形状分析领域还很少有研究工作的报道。首次研究了基于分数阶傅里叶变换的形状描述方法,比较了不同阶数下的分数阶傅里叶描述子在图像检索中的性能。通过在MPEG-7的标准图像测试集的图像检索实验,得出:阶数ρ为0.1时,分数阶傅里叶描述子的检索效果最差,随ρ=0.1的增长,检索性能总体呈上升趋势,当ρ=0.5变化到1.0时,检索性能最高。同时,与Zernike矩进行比较:当阶数为0.1时,分数阶傅里叶描述子的检索性能较差;而阶数为0.5、1.0时分数阶傅里叶描述子的检索性能均较好。
张婉婷王斌
关键词:图像检索傅里叶描述子分数阶傅里叶变换
基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究被引量:14
2017年
植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别,近些年来受到了学者们的关注,产生了大量的研究成果。但由于植物种类巨大,叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题,使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点。对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较,对现有的算法进行了分类,对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较。此外,还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法,并将各类算法进行了实验结果的比较研究。研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导,又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向。
陈良宵王斌
关键词:植物分类图像处理
弦特征矩阵:一种有效的用于植物叶片图像分类和检索的形状描述子被引量:5
2017年
植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子——弦特征矩阵(Chord-Features Matrices,CFM),精确而又鲁棒地应用于植物叶片图像的分类和检索问题.该方法将目标轮廓线的弦,依据轮廓线所围成的区域,分成内和外两个部分.因其与轮廓线凸凹特性的相关性,该方法用多个尺度级的内部弦长和外部弦长生成两个矩阵,旨在隐式地描述轮廓线的多尺度的凸凹特性.该方法还定义了多个尺度级的弧到弦的平均投影长度,并构成矩阵,以反应轮廓线在各个尺度级下的弯曲程度.组合这3个矩阵所形成的CFM描述子,全面地刻画了轮廓线的几何特性,具有强的形状表征能力.用Swedish、Flavia和ImageCLEF这3个具有挑战性的叶片图像测试集,对文中提出的CFM方法分别进行分类和检索性能评估.实验结果表明,文中提出的方法在精确度和对噪声的鲁棒性方面均优于其他植物叶片图像分类和检索方法.而文中提出的方法在MPEG-7测试集上的实验结果则验证了其具有应用于一般的形状识别任务的潜力.
王斌王斌叶梦婕
高斯卷积角:用于叶片图像检索的形状描述不变量被引量:1
2021年
植物叶片图像的识别是计算机视觉和图像处理技术在生物学和现代农业中的一个重要应用.其挑战性在于植物叶片种类数量巨大,且许多叶片图像具有很大的类间相似性,使得描述叶片图像的类间差异变得非常困难.提出一种称为高斯卷积角的叶片形状描述方法.该方法用高斯函数与叶片轮廓点的左右邻域向量的卷积产生高斯卷积角,再通过改变高斯函数的尺度参数,生成多尺度的高斯卷积角,组成特征向量.组合各轮廓点的特征向量,构成一个特征向量集合,作为叶片形状的描述子.两幅叶片图像的相似性可以简单地通过计算其高斯卷积角特征向量集合间的Hausdorff距离来进行度量.高斯卷积角描述子具有平移、旋转、缩放和镜像变换的内在不变性,该不变性从理论上得到了证明.该描述子还具有由粗到细的描述叶片形状的优良特性,使得其具有很强的叶片辨识能力.通过用中外两个公开的叶片图像数据集进行算法性能测试,实验结果表明,该方法优于现有的其他同类方法,从而验证了该方法的有效性.
陈鑫王斌姬子恒
关键词:图像检索
基于深度学习的草图检索方法研究进展被引量:2
2021年
草图检索(SBIR)是基于内容的图像检索(CBIR)的扩展,是一种灵活便捷的目标图像检索方式,其研究的焦点是如何减少手绘草图域与自然图像域之间的域差。传统方法提取手工特征完成草图域与图像域之间的近似转换以减少域差,但该类方法无法有效拟合2个域内容,导致检索精度不高。深度学习方法依赖大量数据进行图像高维特征的提取,突破了传统方法的局限,已被证明可以有效解决跨域建模问题。研究聚焦于基于深度学习的草图检索方法,在深度特征提取模型、公开的数据测试集、粗粒度和细粒度检索、哈希技术和类别泛化等几个方面对草图检索的深度学习方法的相关研究工作进行了综述和评论。然后进行了实验比较研究,一方面,对现有3个公开的SBIR测试集Sketchy、TU-Berlin和QuickDraw进行适用性评估;另一方面,选取3个最新的SBIR深度学习模型GRLZS模型、SEM-PCYC模型和SAKE模型进行性能分析与比较。最后,对草图检索面临的挑战和未来研究方向进行了总结与展望。
姬子恒王斌
关键词:草图检索特征提取
大豆叶片图像的叶脉分割方法
2022年
叶脉分割是叶片模式分析的一个重要步骤,对大豆的品种识别、表型研究具有十分重要的意义.由于大豆叶脉结构十分复杂,叶脉所在叶片区域的低对比度,只借助灰度信息分割叶脉一般无法取得理想的分割效果.本文提出了一种结合多尺度灰度无约束击中或击不中变换(UHMT)算法和基于HSI颜色空间的色调信息处理方法的大豆叶脉分割方法.该方法将RGB颜色空间中的灰度信息和HSI颜色空间中的色调信息,分别用于大豆叶片图像的全局叶脉分割和局部一级、二级叶脉分割.前者采用迭代阈值分割提取叶片区域,通过膨胀腐蚀消除叶片外轮廓以及叶柄等干扰因素,得到叶片区域图像,然后,运用多尺度灰度UHMT算法得到全局叶脉图像.后者,针对一级和二级叶脉分割效果差的问题,使用色调信息扩大叶脉与其他像素点灰度值差异,以实现局部一级、二级叶脉的分割.将获得的全局叶脉和局部叶脉图像融合,获得最终的大豆叶脉图像.为验证算法的有效性,本文使用了大豆品种叶片图像数据库SoyCultivar中的大豆叶片图像进行实验.结果表明,该方法比现有的叶脉分割方法好,不仅能够完整地提取大豆叶脉,而且能够很好地消除背景以及叶片外轮廓、叶柄等无关成分.
赵丹丹王斌
关键词:灰度图像
用于图像购物搜索的局部匹配算法被引量:3
2017年
图像匹配是图像购物搜索的一个关键问题。针对现有的图像购物搜索网站利用底层特征无法进行局部匹配的问题,提出一种基于局部匹配的图像购物搜索方法,该方法允许用户自定义感兴趣区域,并利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述子提取该区域的视觉特征进行匹配。实验结果表明,该方法取得了较理想的预期效果,更好地满足了用户的实际购物搜索需求。
王其浩王斌
关键词:图像匹配图像搜索
用于形状识别的目标轮廓无序点集描述与匹配被引量:10
2016年
将目标形状的轮廓看成一个无序的点集,从中抽取形状特征,用于快速而有效的目标识别是形状分析任务中的挑战性问题.针对该问题,提出了一种基于复杂网络模型的形状描述和识别方法.该方法提出用一种自组织的网络动态演化模型构成一个分层的描述框架,在网络动态演化的每一个时刻,对网络分别进行局部测量和全局测量,抽取网络的无权特征和加权特征.在形状匹配阶段,用获得的局部描述子和全局描述子分别进行局部匹配(基于Hausdorff距离)和全局匹配(基于L1距离),组合两种匹配的距离值构成对形状的差异度度量.用标准的测试集对所提出的方法进行性能测试,实验结果表明,所提出的算法能够快速而又鲁棒地完成较高精度的形状识别任务.
王斌
关键词:目标识别复杂网络
基于精英集的多目标差分进化聚类算法
2021年
聚类数的确定在聚类分析中是一个基本却具有挑战性的问题。一方面,最佳聚类数根据不同的评价标准、用户偏好或需求可能不一致,因此将不同聚类数的聚类结果呈现给用户作参考是有意义的。另一方面,增加聚类数虽会使聚类结果更加紧致,却会削弱不同类之间的分离性,所以选择合适的聚类数是一个在最小化聚类数与最大化类内紧致性或类间分离性之间取得平衡的多目标优化问题。因此,在聚类数不确定的聚类问题中直接将聚类数作为一个优化目标与另一个反映类内紧致性的目标函数同时进行优化,利用新的基于精英集的多目标差分进化算法得到一个Pareto解集,集合中含有多个不同聚类数的近似最优聚类结果。实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。
张明珠曹杰王斌
关键词:聚类数进化算法多目标优化差分进化
基于组合特征的在线商标图像检索系统设计被引量:1
2011年
提出一种基于组合特征的在线商标图像检索系统设计方法,该方法利用颜色直方图匹配、二维傅立叶形状描述子,及二维傅立叶变换形状描述方法与Zemike矩相结合的组合形状描述子,从粗到细、多层次提取商标图像形状特征,用欧氏距离度量形状相似性。用标准MPEG-7的CE2B图像库和1000多张商标图像库进行检索实验,并与现有方法进行比较,表现出其较好的检索性能。
张婉婷王斌
关键词:商标图像检索颜色直方图ZERNIKE矩
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