基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法 被引量：37

1

作者 江平 张强 +1 位作者 李静 张锦 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期108-113,共6页

针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相... 针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。 展开更多

关键词 关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(nsst) 脉冲耦合神经网络(PCNN) 空间频率 拉普拉斯能量和

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基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法 被引量：9

2

作者 欧阳宁 邹宁 +1 位作者 张彤 陈利霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期490-494,共5页

为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源... 为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。 展开更多

关键词 图像融合 多聚焦图像 非下采样剪切波变换 聚焦区域检测 形态学开闭运算

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基于二元Weibull分布的非下采样Shearlet域图像水印算法 被引量：8

3

作者 牛盼盼 王向阳 +2 位作者 杨思宇 文涛涛 杨红颖 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1454-1469,共16页

不可感知性、鲁棒性、水印容量是衡量数字图像水印算法优劣的最重要指标,且三者存在固有的相互矛盾关系,可保持不可感知性、鲁棒性、水印容量之间良好平衡的图像水印方法研究是一项富有挑战性的工作.以非下采样Shearlet变换(nonsubsampl... 不可感知性、鲁棒性、水印容量是衡量数字图像水印算法优劣的最重要指标,且三者存在固有的相互矛盾关系,可保持不可感知性、鲁棒性、水印容量之间良好平衡的图像水印方法研究是一项富有挑战性的工作.以非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform, NSST)与二元Weibull分布理论为基础,提出了一种基于二元Weibull统计建模的非下采样Shearlet域数字图像水印算法.1)构造出基于非线性单调函数的自适应高阶水印嵌入强度函数;2)根据NSST域尺度间相关性,利用二元Weibull边缘分布对NSST域高熵块奇异值进行统计建模,并估计出二元Weibull统计模型参数;3)结合NSST域二元Weibull边缘分布模型与最大似然决策理论,构造出二元数字水印检测器并盲提取水印信息.仿真实验结果表明:该算法可以较好地获得不可感知性、鲁棒性、水印容量之间的良好平衡. 展开更多

关键词 图像水印 二元Weibull分布 非下采样shearlet变换 最大似然决策 相关性

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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测 被引量：7

4

作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 蒋红海 向召伟 殷国富 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期405-412,共8页

针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多... 针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。 展开更多

关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 高斯多尺度空间 各向异性扩散 裂纹检测

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NSST与CSLDP相结合的人脸识别 被引量：4

5

作者 杨恢先 翟云龙 +2 位作者 蔡勇勇 奉俊鹏 李球球 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期135-140,239,共7页

针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题,提出一种非采样Shearlet变换(NSST)与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像,得到低频子带图像和高频子带图像,计算子带图像中心对称局部方向模... 针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题,提出一种非采样Shearlet变换(NSST)与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像,得到低频子带图像和高频子带图像,计算子带图像中心对称局部方向模式,分块统计直方图特征信息,将直方图串接起来作为人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在ORL、YALE和CAS-PEAL-R1人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,且对姿态、光照和表情变化具有较好鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 非采样shearlet变换 中心对称局部方向模式 最近邻分类器

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局部化NSST与PCNN相结合的图像融合 被引量：4

6

作者 陈广秋 高印寒 +2 位作者 才华 刘广文 段云鹏 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期701-712,共12页

为了提升多模态图像融合精度,提出了一种局部化非下抽样剪切波变换与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先,利用局部化非下抽样剪切波对源图像进行多尺度、多方向分解;然后,在分解后的各子带图像中,利用局部区域奇异值构造的局... 为了提升多模态图像融合精度,提出了一种局部化非下抽样剪切波变换与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先,利用局部化非下抽样剪切波对源图像进行多尺度、多方向分解;然后,在分解后的各子带图像中,利用局部区域奇异值构造的局部结构信息因子作为PCNN神经元链接强度。经过脉冲耦合神经网络点火处理,获取子带图像的点火映射图,通过判决选择算子,选择各子带图像中的明显特征部分生成子带融合图像;最后,应用局部化非下抽样剪切波逆变换重构图像。选用多组不同模态的图像进行实验,并对实验结果进行了客观评价。实验结果表明,本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于一些典型融合方法,可获得更好的融合效果。 展开更多

关键词 图像处理 局部化非下抽样剪切波 平移不变性 脉冲耦合神经网络 链接强度

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基于Cauchy分布的非下采样Shearlet HMT模型及其图像去噪应用 被引量：8

7

作者 王相海 朱毅欢 +2 位作者 吕芳 苏欣 宋传鸣 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2496-2508,共13页

Shearlet变换作为后小波时代的一个重要的多尺度几何分析工具具有良好的各向异性和方向捕捉性,同时它也可以对诸如图像等多维信号进行一种近最优的稀疏表示.非下采样Shearlet变换(NSST)在保持Shearlet变换特性的同时还具有平移不变特性... Shearlet变换作为后小波时代的一个重要的多尺度几何分析工具具有良好的各向异性和方向捕捉性,同时它也可以对诸如图像等多维信号进行一种近最优的稀疏表示.非下采样Shearlet变换(NSST)在保持Shearlet变换特性的同时还具有平移不变特性,这在具有丰富纹理和细节信息的图像处理中发挥着重要作用.该文首先对图像NSST方向子带内系数的概率密度分布进行分析,获得系数的稀疏统计特性和Cauchy分布拟合子带内系数的有效性;其次对NSST方向子带间系数的联合概率分布进行分析,获得方向子带系数间所具有的持续和传递特性,确定了一种NSST子带间树形架构的系数对应关系,进而提出一种NSST域隐马尔可夫模树模型(C-NSSTHMT),该模型通过Cauchy分布来拟合NSST系数,更好地揭示图像NSST变换后相同尺度子带内和不同尺度子带间系数的相关性.进一步提出一种基于所提出C-NSST-HMT模型的图像去噪算法,该算法对于含噪声方差为30和40的噪声图像,其去噪后的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)较NSCT-HMT方法分别提高了1.995dB和1.193dB.特别对纹理和细节丰富的图像,该算法在去噪的同时,有效地保留了图像的几何信息. 展开更多

关键词 非下采样shearlet变换 隐马尔可夫树模型 nsst-HMT Cauchy分布 支持向量机 图像去噪

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基于NSST与自适应PCNN相结合的卫星云图融合 被引量：3

8

作者 颜文 龚飞 +3 位作者 周颖 周峰 金炜 符冉迪 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期70-76,83,共8页

为了综合利用红外和可见光云图的天气信息,本文提出一种基于非下采样shearlet(NSST)与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外和可见光卫星云图融合方法。首先利用NSST对红外和可见光卫星云图进行多尺度、多方向分解,然后对分解得到... 为了综合利用红外和可见光云图的天气信息,本文提出一种基于非下采样shearlet(NSST)与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外和可见光卫星云图融合方法。首先利用NSST对红外和可见光卫星云图进行多尺度、多方向分解,然后对分解得到的低频子带系数采用基于局部区域方差和局部区域能量的自适应加权方法进行融合,高频子带系数采用改进的自适应PCNN进行融合,其中脉冲耦合神经网络的连接强度依据高频系数区域特征的不同重要性,通过一个S型模糊隶属度函数自适应确定。最后对融合完成的低频和高频分量进行NSST逆变换得到最终的融合云图。实验结果表明,基于本文提出方法的融合图像无论是从主观视觉效果,还是客观评价指标都要优于文中对比的典型融合方法,能为后续的天气分析和处理提供具有更加丰富的气象资料。 展开更多

关键词 卫星云图 图像融合 非下采样shearlet变换 自适应PCNN 模糊隶属度函数

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基于LNSST与PCNN的红外与可见光图像融合 被引量：4

9

作者 陈广秋 高印寒 +1 位作者 段锦 林杰 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期12-20,共9页

为了提升红外与可见光图像融合精度,提出了一种局部化非下抽样剪切波变换与脉冲耦合神经网络相结合的红外与可见光图像融合方法。首先,利用局部化非下抽样剪切波对源图像进行多尺度、多方向分解;然后,在分解后的各子带图像中进行块奇异... 为了提升红外与可见光图像融合精度,提出了一种局部化非下抽样剪切波变换与脉冲耦合神经网络相结合的红外与可见光图像融合方法。首先,利用局部化非下抽样剪切波对源图像进行多尺度、多方向分解;然后,在分解后的各子带图像中进行块奇异值分解,求取区域特征能量值作为脉冲耦合神经网络对应神经元的链接强度。经过脉冲耦合神经网络点火处理,获取子带图像的点火映射图,通过判决选择算子,选择各子带图像中的明显特征部分生成子带融合图像;最后,应用局部化非下抽样剪切波逆变换重构图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合方法,可获得更好的融合效果。 展开更多

关键词 图像处理 局部化非下抽样剪切波 平移不变性 脉冲耦合神经网络 链接强度

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NSST和改进PCNN相结合的甲状腺图像融合 被引量：9

10

作者 郑伟 赵成晨 郝冬梅 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期42-48,55,共8页

针对甲状腺B超图像的低对比度和SPECT图像的低空间分辨率的特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合算法。本文用NSST将两幅经过精确配准的源图像分解,得到低频子带系数以及不同尺... 针对甲状腺B超图像的低对比度和SPECT图像的低空间分辨率的特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合算法。本文用NSST将两幅经过精确配准的源图像分解,得到低频子带系数以及不同尺度和方向的高频子带系数。低频系数采取区域能量取大的融合规则,高频系数采取改进的PCNN算法,将改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,梯度能量作为PCNN的链接强度,利用点火输出幅度总和取大的融合规则选择高频系数,最后通过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文所提出的算法在主观视觉和客观标准上均取得良好的效果。 展开更多

关键词 图像融合 甲状腺肿瘤 非下采样shearlet变换 脉冲耦合神经网络

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基于非下采样Shearlet和WNMF的红外热波图像融合 被引量：8

11

作者 吴一全 殷骏 曹照清 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期108-116,共9页

提出了基于非下采样Shearlet变换和加权非负矩阵分解的红外热波图像融合方法.红外热波序列图像经非下采样Shearlet变换后,采用动态加权非负矩阵分解算法对低频系数进行融合处理.该算法的加权系数依据图像像素突变度动态调整,以突出红外... 提出了基于非下采样Shearlet变换和加权非负矩阵分解的红外热波图像融合方法.红外热波序列图像经非下采样Shearlet变换后,采用动态加权非负矩阵分解算法对低频系数进行融合处理.该算法的加权系数依据图像像素突变度动态调整,以突出红外热波图像的缺陷区域;高频系数则采取基于区域改进拉普拉斯能量和的融合策略,以保持缺陷的边缘细节.实验结果表明,本文方法在主观视觉效果及边缘保持度、相关度、运行时间三种客观定量评价指标中,融合性能更优,具有快速、有效等优点,能更完整和清晰地保持红外热波图像的边缘轮廓.该方法可有效地应用于多幅红外热波序列图像的融合中,在红外热波无损检测领域具有较高的实用价值. 展开更多

关键词 无损检测 红外热波 图像融合 非下采样shearlet变换 加权非负矩阵分解 改进拉普拉斯能量和

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基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索 被引量：2

12

作者 殷明 王治成 于立萍 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期258-263,269,共7页

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的... 针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。 展开更多

关键词 非下采样剪切波变换 广义高斯分布 纹理图像检索 旋转不变的局部相位量化 特征提取 特征融合

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NSST域融合FREAK及全方向相似度的泡沫崩塌率检测 被引量：3

13

作者 廖一鹏 张进 +1 位作者 陈诗媛 王卫星 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期92-101,共10页

针对浮选表面泡沫流动变化和运动形变导致崩塌率难以检测的问题,提出了一种在非下采样Shearlet变换(NSST)域融合改进快速视网膜关键点(FREAK)匹配及形状全方向相似度的泡沫崩塌率检测方法。对相邻两帧泡沫图像进行NSST分解,分割低频子... 针对浮选表面泡沫流动变化和运动形变导致崩塌率难以检测的问题,提出了一种在非下采样Shearlet变换(NSST)域融合改进快速视网膜关键点(FREAK)匹配及形状全方向相似度的泡沫崩塌率检测方法。对相邻两帧泡沫图像进行NSST分解,分割低频子带图像的气泡亮点,在多尺度高频子带结合方向模极大值检测和非极大值抑制进行特征点检测,改进FREAK采样模型并用于特征点描述及匹配,通过统计前一帧分割亮点周围匹配点数提取潜在崩塌气泡,然后对各潜在崩塌气泡通过前后帧分割亮点的形状复杂度特征及全方向相似度计算进一步确定崩塌气泡,最后根据崩塌气泡的提取结果计算崩塌率。实验结果表明,该方法受泡沫不均匀流动、运动形变的影响小,能有效提取出崩塌气泡,检测精度较现有方法有较大提高,不同工况下均表现出良好的鲁棒性,满足浮选生产在线检测的需求。 展开更多

关键词 浮选泡沫图像 崩塌率检测 非下采样shearlet变换 快速视网膜关键点 形状全方向相似度

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非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法 被引量：6

14

作者 吴亮 刘国英 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期99-105,共7页

为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相... 为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。 展开更多

关键词 遥感图像融合 IHS变换 非下采样shearlet变换 空间频率 平均梯度 边缘能量

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NSST域改进ORB的泡沫流动特征提取及加药状态识别 被引量：4

15

作者 廖一鹏 陈诗媛 +2 位作者 杨洁洁 王志刚 王卫星 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2684-2699,共16页

针对浮选泡沫表面图像动态变化、光照影响、噪声干扰导致流动特征难于提取的问题,提出了一种在NSST域改进ORB的泡沫流动特征提取方法,并应用于浮选加药状态识别。对相邻两帧泡沫图像NSST分解,对多尺度高频子带先通过尺度相关系数去除噪... 针对浮选泡沫表面图像动态变化、光照影响、噪声干扰导致流动特征难于提取的问题,提出了一种在NSST域改进ORB的泡沫流动特征提取方法,并应用于浮选加药状态识别。对相邻两帧泡沫图像NSST分解,对多尺度高频子带先通过尺度相关系数去除噪声再分为多个内层和外层,在各内层通过方向模极大值检测提取兴趣点,然后在本层和上下层通过非极大值抑制提取特征点,采用多尺度BRIEF描述子对特征点描述,结合泡沫的运动趋势动态调整搜索的匹配区域,根据匹配结果计算泡沫流动特征。最后,构建行列自编码极限学习机对泡沫形态、尺寸分布特征和流动特征进行融合,然后通过自适应随机森林对加药状态分类识别。实验结果表明,改进的ORB受噪声和光照影响小,流动特征检测精度和效率较现有方法有较大提高,能准确地表征不同加药状态下泡沫表面的流动特性,加药状态的平均识别精度达97.85%,较现有文献方法有较大提升,为后续的加药量优化控制奠定基础。 展开更多

关键词 浮选泡沫图像 流动特征提取 ORB 非下采样剪切波变换 行列自编码极限学习机 自适应随机森林

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基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪 被引量：4

16

作者 吴一全 李立 陶飞翔 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期221-228,共8页

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法.首先对含噪图像进行非下采样shearlet变换(nonsubsampled shear1et transform,NSST),将图像分解为低频分量... 为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法.首先对含噪图像进行非下采样shearlet变换(nonsubsampled shear1et transform,NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量.低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息.然后,利用K-奇异值分解(K-singularvalue decomposition,K-SVD)算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)算法进行去噪.最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform,INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节.实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet硬阈值去噪法、K-SVD稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果. 展开更多

关键词 图像去噪 非下采样shearlet变换 核各向异性扩散 K-奇异值分解 稀疏表示

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Shearlet变换与核各向异性扩散的图像噪声抑制 被引量：1

17

作者 吴一全 叶志龙 +1 位作者 万红 刚铁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期76-83,共8页

为了更有效地抑制图像噪声,改善图像视觉效果,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)与核各向异性扩散的图像噪声抑制方法.首先对含噪图像进行非下采样Shearlet变换;然后对所得到的低频和高频分... 为了更有效地抑制图像噪声,改善图像视觉效果,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)与核各向异性扩散的图像噪声抑制方法.首先对含噪图像进行非下采样Shearlet变换;然后对所得到的低频和高频分量分别进行改进的全变差(improved total variation,ITV)扩散与核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD);最后对扩散后的低频和高频分量进行非下采样Shearlet逆变换得到噪声抑制后的图像.给出了实验结果,并且依据主观视觉效果和峰值信噪比、结构相似度两种定量评价指标,与近年来提出的基于小波阈值收缩结合全变差、基于复Contourlet域非线性扩散、自适应Shearlet域约束的全变差等3种噪声抑制方法进行了比较.实验结果表明,该方法的噪声抑制能力更强,且更为完整地保留了图像的边缘和细节信息. 展开更多

关键词 图像处理 噪声抑制 非下采样shearlet变换 改进的全变差扩散 核各向异性扩散

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基于形态学变换的建筑物布局雷达环视图像融合方法

18

作者 谢洪途 邹鹏 +3 位作者 张琳 胡俊 朱楠楠 姜和俊 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期581-591,共11页

针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺... 针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺度多方位分解;对低频图像采用基于形态学变换的融合方法进行处理,对高频图像采用区域方差取大的融合方法进行处理;分别将融合后的低频图像和高频图像进行非下采样剪切波变换逆变换,获得高质量的建筑物布局图。实验结果表明:本文所提方法能够获得高精度的建筑物布局图像,从而证明了本文理论分析的正确性与所提方法的有效性。 展开更多

关键词 穿墙雷达 建筑物布局 环视成像 多尺度多方位融合 形态学变换 非下采样剪切波变换 展宽抑制 空洞填充

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基于非下采样Shearlet变换与差异度量的遥感图像融合算法 被引量：3

19

作者 崔怡文 任佳佳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期147-154,共8页

为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spec... 为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spectral,MS)图像中的亮度I成分;借助非下采样Shearlet变换,计算出I分量及全色(PAN)图像对应的低频及高频系数;再利用结构相似度(SSIM)函数,对低频系数的差异性实施度量,从而构建了差异度量法则,根据低频系数间的差异性采取不同的低频系数融合策略,实现低频系数的融合;考虑图像的平均梯度信息,构建高频系数融合机制,完成高频系数的融合。基于非下采样Shearlet逆变换,对融合的高频及低频系数实施处理,获取融合结果。实验结果显示,较已有的遥感图像融合方法而言,所提技术具备更高的融合效果,其输出结果含有更大的信息熵值和更低的光谱偏差度。 展开更多

关键词 遥感图像融合 非下采样shearlet变换 IHS变换 差异度量 平均梯度

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基于非下采样Shearlet和FCM变化检测的入侵植物遥感监测

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作者 李青松 覃锡忠 +2 位作者 贾振红 杨杰 胡英杰 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期40-42,共3页

尝试利用变化检测技术从遥感卫星影像上提取入侵植物蔓延的变化区域,实现对入侵植物的遥感监测。以预处理后的福建罗源湾2000年和2006年的Landsat TM/ETM+分布影像为数据源。首先采用ENVI软件对预处理过的入侵植物互花米草分布的遥感图... 尝试利用变化检测技术从遥感卫星影像上提取入侵植物蔓延的变化区域,实现对入侵植物的遥感监测。以预处理后的福建罗源湾2000年和2006年的Landsat TM/ETM+分布影像为数据源。首先采用ENVI软件对预处理过的入侵植物互花米草分布的遥感图像进行配准;然后对配准后的两时相遥感图像采用基于非下采样Shearlet变换和模糊C均值聚类(FCM)的算法进行变化检测,实现入侵植物蔓延区域的位置和边界的检测。实验结果表明:该算法可以自动识别入侵植物生长扩散的的面积和边界,能准确地对入侵植物进行遥感监测。 展开更多

关键词 变化检测 入侵植物 遥感监测 互花米草 非下采样shearletFCM

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