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卷积神经网络与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络高光谱图像分类方法 被引量:8
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作者 赵凤 耿苗苗 +2 位作者 刘汉强 张俊杰 於俊 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2237-2248,共12页
高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复... 高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构,且不同地物之间存在尺度差异。现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限。为了克服上述局限性,该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法。首先,从结合CNN与视觉Transformer的角度出发,设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支,其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成。具体来说,卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取,从而增强网络对不同尺度地物的关注。进一步地,跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息,以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息。其次,构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征。最后,为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘,设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取。Indian Pines, Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 卷积神经网络 视觉transformer 多尺度特征 融合网络
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基于HSI模型和Hough变换的指针式汽车仪表自动校验 被引量:15
2
作者 周泓 徐海儿 耿晨歌 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1108-1112,共5页
为了克服传统的汽车仪表人工校验普遍存在准确率不高的弊端,提出一种指针式汽车仪表自动校验算法.针对汽车仪表盘颜色信息丰富的特征和采集图像时目标物体周边有阴影的现象,将RGB模型下的表盘图像转到HSI(色调、饱和度、亮度)模型以消... 为了克服传统的汽车仪表人工校验普遍存在准确率不高的弊端,提出一种指针式汽车仪表自动校验算法.针对汽车仪表盘颜色信息丰富的特征和采集图像时目标物体周边有阴影的现象,将RGB模型下的表盘图像转到HSI(色调、饱和度、亮度)模型以消除阴影影响,并利用色调和饱和度分量作为特征参数进行图像分割,并采用Hough变换检测目标;分别计算出指针指向主要刻度线时相对于零刻度线的偏转角,并与相对应的标准偏转角比较,若超过允许误差范围则返回重调.对常用汽车仪表盘的自动校验结果表明该算法精度好,校验准确率高. 展开更多
关键词 指针式汽车仪表 hsi模型 HOUGH变换 自动校验
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基于HSI颜色空间和小波变换的多光谱图像和偏振图像融合实验研究 被引量:9
3
作者 陈振跃 王霞 邹晓风 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期43-47,共5页
偏振成像技术是当前光电成像领域研究的热点之一.为了更好地实现目标探测识别,本文研究了基于HSI颜色空间的偏振图像和多光谱图像的融合算法,对每一个波段内的偏振图像进行融合并映射到HSI颜色空间;然后对实验所选取的三个波段的H、S、... 偏振成像技术是当前光电成像领域研究的热点之一.为了更好地实现目标探测识别,本文研究了基于HSI颜色空间的偏振图像和多光谱图像的融合算法,对每一个波段内的偏振图像进行融合并映射到HSI颜色空间;然后对实验所选取的三个波段的H、S、I图层进行小波系数融合,并将融合图像在RGB颜色空间输出显示.给出了融合图像的客观评价参数,通过与前人的实验对比,表明该算法更加适合于人眼的视觉特性.融合图像用颜色凸显目标的偏振信息,能够将目标和背景明显区分开来,很大程度地提高了目标探测识别的质量. 展开更多
关键词 偏振图像 图像融合 hsi颜色空间 小波变换
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HSI鲁棒彩色图像数字水印算法 被引量:7
4
作者 姜楠 王健 +2 位作者 钮心忻 杨义先 周锡增 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第1期224-226,共3页
提出了一种彩色图像数字水印算法,先将图像从RGB色彩空间变换到HSI色彩空间,在HSI模型中取I(强度)分量,结合JND自适应地嵌入水印,然后再反变换回RGB色彩空间,而且水印提取不需要原始图像和原始水印。实验结果表明该算法可以有效抵抗有... 提出了一种彩色图像数字水印算法,先将图像从RGB色彩空间变换到HSI色彩空间,在HSI模型中取I(强度)分量,结合JND自适应地嵌入水印,然后再反变换回RGB色彩空间,而且水印提取不需要原始图像和原始水印。实验结果表明该算法可以有效抵抗有损压缩、滤波、添加噪声等常见图像处理操作,尤其是对色深变换具有较好的鲁棒性,是一个有实用价值的算法。 展开更多
关键词 数字水印 hsi色彩空间 色深变换 刚能鉴别的失真阈值
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HSI空间上高噪声彩色图像去噪方法研究 被引量:5
5
作者 杨培 高雷阜 訾玲玲 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第11期1943-1955,共13页
针对彩色图像中噪声难以去除的问题,根据HSI空间独特的色彩分离特点,对受高噪声污染的彩色图像的噪声去除进行了研究。首先将彩色图像投影到色彩特征空间HSI中,将色彩信息与亮度特征信息进行分离操作,然后对该空间中的色彩分量H和S提出... 针对彩色图像中噪声难以去除的问题,根据HSI空间独特的色彩分离特点,对受高噪声污染的彩色图像的噪声去除进行了研究。首先将彩色图像投影到色彩特征空间HSI中,将色彩信息与亮度特征信息进行分离操作,然后对该空间中的色彩分量H和S提出极坐标下距离阈值去噪方法进行处理,在保持色彩不失真的情况下去除噪声。同时对亮度特征分量I进行多尺度变换得到高低频子图,根据高频子图中噪声突变频繁的特点提出自适应梯度阈值去噪方法去除高频中噪声以提高图像质量;采用稀疏去噪方法对低频子图中少量噪声进行处理;最后进行相应逆变换得到最终的彩色图像。实验结果表明,所提出的去噪方法在视觉上和PSNR、RMSE、SSIM、RE这些客观指标上均达到了良好的噪声去除效果。 展开更多
关键词 彩色图像 hsi空间 非下采样剪切波变换(NSST) 去噪方法
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一种基于小波变换和HSI的改进视频光流场估计算法 被引量:1
6
作者 黄金杰 丁艳军 《现代电子技术》 2010年第12期117-120,共4页
为了避免传统基于RGB颜色模型方法在方程组中各等式线性相关和存在孔径的问题,提出一种在HSI颜色模型下结合小波变换的方法计算彩色图像视频序列光流场的计算方法,这里将传统的灰度图像光流估计方法与HSI颜色模型估计方法相结合,并且用... 为了避免传统基于RGB颜色模型方法在方程组中各等式线性相关和存在孔径的问题,提出一种在HSI颜色模型下结合小波变换的方法计算彩色图像视频序列光流场的计算方法,这里将传统的灰度图像光流估计方法与HSI颜色模型估计方法相结合,并且用小波变换方法对光流矢量场的异常数据点或因为匹配错误而产生的异常块数据进行剔除,从而有效提高光流场估计精度,得到精密的彩色图像光流矢量场特征。 展开更多
关键词 光流场 彩色图像 hsi颜色模型 小波变换
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基于HSI变换和QPSO变换的图像融合算法 被引量:1
7
作者 滕春英 须文波 孙俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第16期45-46,123,共3页
提出了一种基于HSI和QPSO(即基于量子行为的粒子群优化算法)的图像融合方法,HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变换问题。由于采用了QPSO算法,使最后变... 提出了一种基于HSI和QPSO(即基于量子行为的粒子群优化算法)的图像融合方法,HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变换问题。由于采用了QPSO算法,使最后变换后的图像与多光谱图像和全色图像都有很强的相关性。实验表明,此方法所得到的融合图像优于传统HSI变换。 展开更多
关键词 hsi变换 QPSO算法 像素级 图像融合
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基于HSI的改进Retinex水下图像增强算法 被引量:6
8
作者 贾芃 李博 赵晓龙 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2020年第12期1-4,14,共5页
针对水下采集的彩色图像会出现细节丢失、边缘模糊和颜色衰减等现象,将原始水下图像变换到HSI(Hue-Saturation-Intensity)色彩空间,在小波分解和多通道滤波基础上对传统Retinex算法进行了改进。利用小波变换将彩色图像分解为高频与低频... 针对水下采集的彩色图像会出现细节丢失、边缘模糊和颜色衰减等现象,将原始水下图像变换到HSI(Hue-Saturation-Intensity)色彩空间,在小波分解和多通道滤波基础上对传统Retinex算法进行了改进。利用小波变换将彩色图像分解为高频与低频部分,针对其不同频带上图像的特征,分别用多通道滤波和Retinex两种处理方法对图像进行处理。实验表明:该算法不仅能够有效消除光晕伪影现象,增强图像的亮度和对比度,同时也还原了图像原本的特征细节,并有效去除了图像噪声,图像的视觉效果与客观评价结果也都取得了较大提升。与传统的Retinex算法和直方图均衡法对比,该算法能够显著有效增强水下图像,主观和客观评价指标有大幅度的提升。 展开更多
关键词 水下图像 hsi模型 小波变换 多通道增强
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基于M-HSI和像素偏移法的车牌定位 被引量:2
9
作者 张振威 苏燕辰 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3576-3583,共8页
为提高车牌定位准确率,提出一种改进的车牌定位方法。以小功率汽车牌照为研究对象,通过对HIS模型进行修正,分别得出包含车牌蓝色区域的二值图像和包含车牌字符的二值图像;将两幅二值图像合成一张图,利用车牌区域的几何特征实现对车牌区... 为提高车牌定位准确率,提出一种改进的车牌定位方法。以小功率汽车牌照为研究对象,通过对HIS模型进行修正,分别得出包含车牌蓝色区域的二值图像和包含车牌字符的二值图像;将两幅二值图像合成一张图,利用车牌区域的几何特征实现对车牌区域的定位;用Hough变换和像素偏移法对倾斜的车牌进行矫正。实验结果表明,该方法与基于边缘检测的车牌定位方法相比,在耗时基本不变的情况下,图像定位准确率达到98%,倾斜矫正准确率达到99%,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 M-hsi色彩模型 车牌定位 HOUGH变换 像素偏移法 车牌倾斜矫正
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融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类 被引量:1
10
作者 张明慧 周浩 王先旺 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第12期142-145,150,共5页
在高光谱图像(HSI)光谱数据中,相邻波段间信息的相关性对光谱特征近似的不同地物的分析具有重要意义。然而在传统卷积神经网络(CNN)的HSI光谱数据处理方法中,所提取的特征忽略了不同波段间信息的关联性。提出了一种融合Transformer和VG... 在高光谱图像(HSI)光谱数据中,相邻波段间信息的相关性对光谱特征近似的不同地物的分析具有重要意义。然而在传统卷积神经网络(CNN)的HSI光谱数据处理方法中,所提取的特征忽略了不同波段间信息的关联性。提出了一种融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类方法(SST_Like)。采用3D卷积核的VGG网络提取空间光谱特征,基于多头自注意力(MSA)机制的Transformer网络提取连续光谱间信息,形成空谱联合特征,最终通过多层感知机(MLP)完成地物分类任务。本文提出的SST_Like网络模型在3个HSI开放数据集上的实验结果表明,与传统基于CNN的HSI分类算法相比,可以提取更加深层的、判别性的特征,具有较高的分类性能。 展开更多
关键词 VGG网络 高光谱图像分类 transformER 空谱联合特征提取
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基于HSI色彩空间和分水岭算法的冰雹特征参数测量 被引量:2
11
作者 张思炜 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第4期147-153,共7页
为了促进冰雹灾害等级评估工作的高效进行,提出一种测量冰雹特征参数的方法。该方法统计冰雹图片的HSI颜色范围,用先验的颜色范围来分割出冰雹并通过形态学滤除噪声,针对冰雹颗粒粘连情况运用基于分水岭算法分割边界。分别采用统计像素... 为了促进冰雹灾害等级评估工作的高效进行,提出一种测量冰雹特征参数的方法。该方法统计冰雹图片的HSI颜色范围,用先验的颜色范围来分割出冰雹并通过形态学滤除噪声,针对冰雹颗粒粘连情况运用基于分水岭算法分割边界。分别采用统计像素法、Freeman链码和改进的最小外接矩形法来测量冰雹颗粒的面积、周长和直径并与相关算法进行了实验比较。实验结果表明该方法精准度高、相关性较好,冰雹周长、面积和直径的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.2081 cm、0.2124 cm 2和0.9314 cm,决定系数(R 2)分别为0.8814、0.8736和0.9314,测量值平均误差在2%~6%之间。研究结果可为冰雹灾害相关的研究者提供准确的数据参考。 展开更多
关键词 图像分割 hsi颜色空间 分水岭算法 距离变换 参数测量
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基于改进Resnet18网络的火灾图像识别 被引量:3
12
作者 陈跨越 王保云 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期101-110,I0013,I0014,共12页
针对传统卷积神经网络进行火灾图像识别时,准确率不高、特征难以提取、网络的平移不变性较弱等问题,对Resnet18网络进行改进,使其具有更高的性能和准确性.首先,在Resnet18网络的卷积层前插入空间变换网络(spatial transform networks,ST... 针对传统卷积神经网络进行火灾图像识别时,准确率不高、特征难以提取、网络的平移不变性较弱等问题,对Resnet18网络进行改进,使其具有更高的性能和准确性.首先,在Resnet18网络的卷积层前插入空间变换网络(spatial transform networks,STN).对于连续多个相同大小的卷积层,只在第一个卷积层前添加STN,共添加5个,并且在全连接层后添加dropout层防止过拟合.然后,使用迁移学习(transfer learning,TL)的方法对火灾进行分类识别.实验结果表明,改进后的Resnet18网络准确率、召回率、F_(1)值和AUC值等各项指标性能优于Resnet18网络和其他深度学习识别算法,能够对火灾图像进行快速、准确地识别. 展开更多
关键词 火灾检测 卷积神经网络 空间变换网络 Resnet18 hsi色彩模型 迁移学习
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结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合 被引量:10
13
作者 路雅宁 郭雷 李晖晖 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1118-1123,共6页
曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征... 曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量I,对雷达图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果. 展开更多
关键词 曲波变换 多尺度几何分析 hsi变换 边缘 图像融合
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结合边缘特征的遥感图像融合 被引量:3
14
作者 路雅宁 郭雷 李晖晖 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期18-23,共6页
曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性。结合HSI变换将其应用于全色图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征。首先对多光谱图像进行HSI变换,得到亮度分量I,对全色图像... 曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性。结合HSI变换将其应用于全色图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征。首先对多光谱图像进行HSI变换,得到亮度分量I,对全色图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数,对全色图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的全色曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用全色图像的特征信息对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用函数对弱边缘进行增强,对新的曲波系数设计融合规则进行融合,逆变换后得到新的亮度分量Inew,用Inew替代原亮度分量I进行逆HSI变换得到最终融合结果,采用统计类指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果。 展开更多
关键词 曲波(curvelet)变换 多尺度几何分析(MGA) hsi变换 边缘 遥感图像融合
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基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合 被引量:6
15
作者 吴一全 沈毅 殷骏 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期169-174,共6页
为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,... 为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息. 展开更多
关键词 图像处理 遥感图像融合 多光谱图像 非负矩阵分解(NMF) 梯度投影 复Contourlet变换 hsi变换
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基于像素点变换法的苹果颜色分级系统研究 被引量:6
16
作者 杨小青 党宏社 《农机化研究》 北大核心 2012年第3期203-205,241,共4页
苹果的着色面积比是苹果颜色分级的一个重要依据。采用HSI颜色模型中的色度值作为苹果颜色分割的依据,通过设置合适的色度值提取出苹果的着色区域,再利用像素点变换法计算苹果的整个表面积和着色面积,得到苹果的着色比,最终判断苹果的... 苹果的着色面积比是苹果颜色分级的一个重要依据。采用HSI颜色模型中的色度值作为苹果颜色分割的依据,通过设置合适的色度值提取出苹果的着色区域,再利用像素点变换法计算苹果的整个表面积和着色面积,得到苹果的着色比,最终判断苹果的等级。试验表明,该方法具有精度高、速度快的特点。 展开更多
关键词 hsi颜色模型 像素点变换法 颜色分级
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边缘检测在模板定位中的应用 被引量:2
17
作者 邱桑敏 夏雨人 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第12期75-77,共3页
对基于模板检测中的定位问题进行了分析,提出了依赖图像边缘信息进行定位的方法,针对噪声干扰的问题,提出了中值滤波、霍夫变换和参照HSI平面三种解决方案并从边缘效果和花费时间两个方面进行了比较分析,得出了较好的定位方法。
关键词 模板定位 边缘检测 索贝尔算子 中值滤波 霍夫变换 RGB模型 hsi模型
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混合型强迫不变的遥感影像薄云、雾去除方法 被引量:2
18
作者 尹展 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第5期31-36,共6页
针对影像判读中云雾干扰去除难的问题,基于大气散射理论,提出一种“HSI颜色空间变换+强迫不变”混合型强迫不变遥感影像薄云、雾去除方法。首先利用Landsat-8卷云波段提取云雾因子;然后进行HSI颜色空间变换,计算出I分量与云雾因子的相... 针对影像判读中云雾干扰去除难的问题,基于大气散射理论,提出一种“HSI颜色空间变换+强迫不变”混合型强迫不变遥感影像薄云、雾去除方法。首先利用Landsat-8卷云波段提取云雾因子;然后进行HSI颜色空间变换,计算出I分量与云雾因子的相关曲线;通过曲线拟合、滤波以及平滑,最终平化为某一值,使得I分量光谱值不随云雾因子值变化,与云雾因子无相关性,即强迫不变;最后依据像元分解理论分离出像素中的薄云、雾光谱贡献量,达到去除云雾目的。实验表明,该方法无须传输参数,处理方便,处理后影像地物轮廓显现,清晰度提高,效果较好。 展开更多
关键词 混合型强迫不变 hsi颜色空间变换 影像云雾去除 云雾因子 物理模型
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图像融合在微体古生物分析领域的研究与应用
19
作者 张龙 滕奇志 +2 位作者 唐棠 任磊 罗代升 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期239-242,共4页
针对多聚焦微体古生物图像的融合,提出了基于HSI变换和Laplace分解的融合方法。首先对待融合的图像进行HSI变换,用Laplace算子对图像的I分量进行多级分解,分解后的低频分量和高频分量分别采用基于Robert梯度和区域加权均值的融合规则进... 针对多聚焦微体古生物图像的融合,提出了基于HSI变换和Laplace分解的融合方法。首先对待融合的图像进行HSI变换,用Laplace算子对图像的I分量进行多级分解,分解后的低频分量和高频分量分别采用基于Robert梯度和区域加权均值的融合规则进行融合,最后再进行HSI反变换得到融合图像。在融合过程中,同时考虑了融合结构的影响。实验结果表明,该方法不但高效,而且根据多种图像评价标准,融合图像均优于文中提到的其他方法。 展开更多
关键词 微体古生物 图像融合 hsi变换 Laplace分解 融合结构
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基于PCA和多约简SVM的多级说话人辨识 被引量:4
20
作者 刘雪燕 李明 张亚芬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期127-130,共4页
提出一种基于主成分分析(PCA)和多约简支持向量机(SVM)的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论... 提出一种基于主成分分析(PCA)和多约简支持向量机(SVM)的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论分析和实验结果表明:该方法可以大大减少系统的存储量和计算量,提高训练和识别时间,并具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多约简支持向量机 模糊核聚类 主成分分析变换 多级说话人辨识
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