杨宜林 1,2,*李积英 1,2王燕 1,2俞永乾 1,2
作者单位
摘要
1 兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
2 甘肃工业交通自动化工程技术研究中心,甘肃 兰州 730070
针对传统的迭代最近点(ICP)算法计算量较大、效率较低、易受点云初始位姿影响等缺点,提出一种基于normal distribution transform(NDT)和特征点检测的点云配准算法。该算法采用“粗细结合”的配准策略,首先对点云进行预处理;然后采用NDT算法对处理后的点云进行粗配准,为精配准提供较理想的初始位姿;再利用3D-Harris特征点检测算法提取点云特征点;最后利用ICP算法对提取特征点后的点云集进行精细配准,得到最优解。仿真结果显示,与传统算法对比,所提算法进一步提高了点云配准的效率和精确度。
图像处理 点云配准 ICP算法 NDT 3D-Harris角点 特征点提取 
激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0810016
温强 1,2李积英 1,2,*杨永红 1,2王磊 3
作者单位
摘要
1 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
2 甘肃省工业交通自动化工程技术研究中心, 甘肃 兰州 730070
3 兰州交通大学交通运输学院, 甘肃 兰州 730070
针对高速铁路LTE-R(long term evolution for mobile communications-railway)越区切换过程中,基于A3事件判决的越区切换算法容易出现乒乓切换频繁和切换成功率较低的问题,提出了基于改进的模糊预测优化切换算法。该算法对切换过程中的参考信号接收功率(RSRP)进行采集,并通过改进的GM(1,1)灰色预测算法对采集的RSRP值进行优化处理,处理之后的测量参数值经3次循环预测和加权平均后,被送入判决公式进行判决。在MATLAB上的仿真结果表明所提算法降低了切换过程中的参数波动值,从而减少了乒乓切换的次数,提高了越区切换的成功率。
光通信 LTE-R 测量参数 灰色预测 乒乓切换 切换成功率 
激光与光电子学进展
2020, 57(19): 190601
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
针对经典双边滤波算法对深度图像修复效果较差,且无法准确调整核函数参数等问题,提出了基于形态学和改进双边滤波的深度图像修复算法。首先,利用形态学算法对输入的深度图像进行空洞优化,以达到填充部分细小空洞和滤除随机噪声的目的;然后,运用改进的双边滤波算法,引入概率分布函数和最大似然函数计算每个空洞邻域内的核函数参数值,以自适应调整核函数参数,实现大面积空洞的修复;最后,采用中值滤波算法对图像进行平滑处理,滤除深度图像的“毛刺”,保留图像的边缘细节并保持清晰度。实验结果表明,所提算法能有效地填充深度图像中的空洞,并且不丢失原始深度图信息,达到了保边去噪的目的,具有较强的鲁棒性。
图像处理 深度图像 空洞修复 改进双边滤波 形态学 概率分布函数 
激光与光电子学进展
2020, 57(16): 161020
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
为了进一步提高乳腺肿瘤分割的精确度,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和梯度矢量流(GVF)Snake算法相结合的乳腺肿瘤分割模型。该模型首先对图像进行预处理以减少冗余信息提高后续的分割效率;其次结合图像的纹理特征提出了一种自适应K值方法,并对图像利用SLIC算法进行粗分割,描绘出乳腺肿块的初始轮廓;最后,利用GVF Snake算法加大对轮廓边缘信息的捕捉范围,进行细分割得到分割结果图。实验验证表明,该分割模型可以有效地提高分割效率和准确度,在一定程度上优于传统的分割算法,得到了较为理想的分割结果。
图像处理 简单线性迭代聚类 乳腺肿瘤 梯度矢量流Snake算法 图像分割 
激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141023
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
加速稳健特征算法在多模核磁共振成像(MRI)肿瘤图像配准中,存在特征点偏少且配准精度低等问题。使用Harris角点检测法对参考图像、浮动图像的特征点进行提取和检测,接着使用圆形64维向量法生成特征描述符并进行欧氏距离匹配,来增强特征点的提取。通过设置配准图像初始化参数,确保粒子在最优值附近搜索,利用互信息作为粒子群优化算法的测度函数,增强目标函数全局最优解,通过引入平均最值,防止算法陷入早熟现象。仿真结果表明,与现有的算法相比,所提优化算法可以使多模MRI图像特征点增多且精度更高。
图像处理 多模核磁共振成像配准 互信息 加速稳健特征算法 Harris角点检测 
激光与光电子学进展
2020, 57(12): 121010
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 兰州 730070
提出了一种改进的 DNA遗传算法, 以解决遗传算法用于图像分割时收敛速度慢、易早熟的缺点。利用碱基互补的 DNA编码方式增加种群多样性, 防止陷入局部极值; 设计了基于 DNA分子操作的置换自适应交叉算子和密码子变异算子, 从而提高遗传算法的搜索能力, 有效加快了算法的收敛速度和效率, 并将此算法用于寻找二维 Arimoto熵的最佳阈值, 最后对图像进行分割。普通图像和医学图像的分割结果验证了改进 DNA遗传算法用于图像分割的有效性。
遗传算法 Arimoto 熵 图像分割 genetic algorithm DNA DNA Arimoto entropy image segmentation 
光电工程
2014, 41(11): 44
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州 730070
针对模糊 C-均值算法对初始值的依赖,容易陷入局部最优值的缺点,本文提出将量子蚁群算法与 FCM聚类算法结合,首先利用量子蚁群算法的全局性和鲁棒性以及快速收敛的优点确定图像的初始聚类中心和聚类个数 , 再将所得结果作为 FCM聚类算法的初始参数 , 然后用 FCM聚类算法对医学图像进行分割。实验结果表明,该方法有效解决了 FCM算法对初始参数的依赖,克服了 FCM算法及蚁群算法容易陷入局部极值的的缺点,而且在分割速度和精度上得到了较大提高。
量子蚁群算法 模糊 C-均值 图像分割 quantum ant colony algorithm Fuzzy C-Means(FCM) clustering image segmentation 
光电工程
2013, 40(1): 126

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