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基于DDCT与TCSVD的人脸特征提取与识别算法 被引量:3
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作者 谢永华 刘传才 杨静宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期4-6,共3页
提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征矩阵,通过对每个图像块的特征矩阵进行SVD阈值... 提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征矩阵,通过对每个图像块的特征矩阵进行SVD阈值压缩和特征组合来构建人脸鉴别特征,并利用分类器进行特征分类与识别。AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸分割 分块离散余弦变换 奇异值分解阈值压缩 特征提取
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基于压缩奇异值分解的高效地震数据随机噪声压制
2
作者 孙超 林朋 +2 位作者 刘育林 王秀东 徐东晶 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期105-115,共11页
随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算... 随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算奇异值时首先基于压缩感知理论对原始数据进行稀疏变换,然后将变换后的结果用于近似求解高维左右奇异向量和奇异值,避免对原始高维数据的直接处理,提高奇异值分解的准确性和计算效率。基于三维合成地震记录和实际数据对该技术的有效性和实用性进行验证,并与采用传统奇异值分解、随机奇异值分解的技术进行对比。结果表明:该技术能够有效压制地震数据中的随机噪声,同时有效信号得以增强突显;相对于传统和随机奇异值分解,压缩奇异值分解技术具有更高的计算效率,可大幅节约时间成本,并进一步提高信噪比。 展开更多
关键词 低秩近似 奇异值分解 压缩感知 随机噪声
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Angle estimation for bistatic MIMO radar with unknown mutual coupling based on three-way compressive sensing 被引量:4
3
作者 Xinhai Wang Gong Zhang +2 位作者 Fangqing Wen De Ben Wenbo Liu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第2期257-266,共10页
The problem of angle estimation for bistatic multiple-input multiple-output radar in the present of unknown mutual coupling (MC) is investigated, and a three-way compressive sensing (TWCS) estimation algorithm is deve... The problem of angle estimation for bistatic multiple-input multiple-output radar in the present of unknown mutual coupling (MC) is investigated, and a three-way compressive sensing (TWCS) estimation algorithm is developed. To exploit the inherent multi-dimensional structure of received data, a trilinear tensor model is firstly formulated. Then the de-coupling operation is followed. Thereafter, the high-order singular value decomposition is applied to compress the high dimensional tensor to a much smaller one. The estimation of the compressed direction matrices are linked to the compressed trilinear model, and finally two over-complete dictionaries are constructed for angle estimation. Also, Cramer-Rao bounds for angle and MC estimation are derived. The proposed TWCS algorithm is effective from the perspective of estimation accuracy as well as the computational complexity, and it can achieve automatically paired angle estimation. Simulation results show that the proposed method has much better estimation accuracy than the existing algorithms in the low signal-to-noise ratio scenario, and its estimation performance is very close to the parallel factor analysis (PARAFAC) algorithm at the high SNR regions. © 2017 Beijing Institute of Aerospace Information. 展开更多
关键词 Channel estimation Codes (symbols) compressed sensing Cramer Rao bounds Feedback control MIMO radar MIMO systems Radar Radar signal processing Signal reconstruction singular value decomposition Telecommunication repeaters TENSORS
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基于压缩感知的缺失机械振动信号重构新方法
4
作者 郭俊锋 胡婧怡 王智明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期197-204,共8页
针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法... 针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法。AQ-ADMM算法在经典交替方向乘子算法算法迭代过程中添加二次临近项,且能够自适应选取惩罚参数。首先在数据中心建立信号参考数据库用于构造初始字典,然后将K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)字典学习算法和AQ-ADMM算法结合重构缺失信号。对仿真信号和两种真实轴承信号数据集添加高斯白噪声后作为样本,试验结果表明当信号压缩率在50%~70%时,所提方法性能指标明显优于其它传统方法,在重构信号的同时实现了对含缺失数据机械振动信号的快速精确修复。 展开更多
关键词 压缩感知 缺失信号 自适应二次临近项交替方向乘子算法(AQ-ADMM) K-奇异值分解(K-SVD) 正交匹配追踪
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强噪声中检测微弱目标信号特征的量子信号处理算法 被引量:2
5
作者 庾天翼 李舜酩 +2 位作者 陆建涛 马会杰 龚思琪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期482-495,共14页
随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标... 随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标信号特征的性质;给出算法步骤以及重要参数的计算方式;将所提算法与奇异值分解、小波阈值降噪算法结合进行了仿真分析和实验验证。结果表明,所提算法保护目标信号特征的能力可以帮助降噪算法检测极低信噪比的微弱信号,与其他方法结合可极大改善信噪比,准确提取信噪比为-30 dB的微弱目标信号,算法性能优越。 展开更多
关键词 微弱信号检测 量子信号处理 保护特征 局域半经典信号分析 奇异值分解 小波阈值降噪
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基于SSTFT与KSVD的异种材料FSW在线监测
6
作者 龙海威 张佳莹 +3 位作者 刘锐 孙屹博 魏晓 杨鑫华 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期77-84,共8页
异种材料轻量化结构是航空航天、铁路、汽车等领域的关键技术和研究热点之一,搅拌摩擦焊(FSW)是连接异种材料的有效方法,由于异种材料物理和化学性质的不同,容易在焊接过程中产生缺陷.针对铝合金与碳纤维增强热塑性塑料(CFRTP)搅拌摩擦... 异种材料轻量化结构是航空航天、铁路、汽车等领域的关键技术和研究热点之一,搅拌摩擦焊(FSW)是连接异种材料的有效方法,由于异种材料物理和化学性质的不同,容易在焊接过程中产生缺陷.针对铝合金与碳纤维增强热塑性塑料(CFRTP)搅拌摩擦焊(FSW)缺陷监测提出了基于同步压缩短时傅立叶变换与K-奇异值分解(SSTFT-KSVD)在线监测方法.使用声发射(AE)信号实时监测FSW状态,利用同步压缩短时傅立叶变换(SSTFT)提取时频域特征,最后通过K-奇异值分解(KSVD)模型对焊接状态与焊接缺陷进行了分类.结果表明,AE信号频率成分集中在10 kHz,17 kHz,23 kHz和25 kHz 4个频段,熔核塌陷和表面擦伤缺陷发生时,23 kHz频段的功率分别转移到10 kHz,而表面擦伤发生时,25 kHz频段的功率转移到17 kHz.在缺陷预测方面,KSVD预测模型的平均准确率达到90%,响应时间达到10 ms量级,比神经网络快100倍.基于SSTFT-KSVD在线监测方法可以实现对Al-CFRTP异种材料的FSW快速监测. 展开更多
关键词 异种材料搅拌摩擦焊 声发射信号 同步压缩短时傅立叶变换 K-奇异值分解 在线监测
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基于多维压缩感知的电网高级量测体系优化构建方法 被引量:1
7
作者 袁博 刘洪 葛少云 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期167-176,共10页
压缩感知(CS)应用于高级量测体系(AMI)时需解决重构精度低的难题。为此,文中深入探索了一种基于多维CS的AMI(AMI-mdCS)优化构建方法,利用多个智能电表间的数据相关性提高重构精度。首先,根据AMI的结构特征,分析了AMI-mdCS的基本原理;然... 压缩感知(CS)应用于高级量测体系(AMI)时需解决重构精度低的难题。为此,文中深入探索了一种基于多维CS的AMI(AMI-mdCS)优化构建方法,利用多个智能电表间的数据相关性提高重构精度。首先,根据AMI的结构特征,分析了AMI-mdCS的基本原理;然后,以提升模型对AMI的适应性为目标,分别基于克罗内克CS(KCS)和多测量向量(MMV)构建高维AMI-KCS模型和二维AMI-MMV模型,并给出了两个模型的具体流程;最后,针对模型中关键要素的设计,提出了一种基于奇异值分解的稀疏基和测量矩阵联合训练(JTSM-SVD)算法。相比于一维模型,AMI-KCS模型和AMI-MMV模型可显著提升重构信噪比且前者模型的提升效果更优。相比于传统训练算法,JTSM-SVD算法亦可进一步优化重构效果。 展开更多
关键词 压缩感知 高级量测体系 多量测向量 联合训练 奇异值分解
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基于SVD-Schmidt正交化的压缩感知测量矩阵的优化
8
作者 王月 覃亚丽 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第10期1046-1057,共12页
压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值... 压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值替换原来的奇异值形成新的矩阵,同时对其进行施密特正交化,对矩阵的列进行单位化,通过行和列不断循环交替自适应迭代优化得到优化后的测量矩阵。通过一维信号和二维图像的仿真实验验证所提方法的优越性。一方面,本文方法优化的测量矩阵互相关性明显降低;另一方面,实验仿真结果证明了测量矩阵经过优化之后提高了信号重构性能,本文方法重构性能优于现有的SVD法和特征值分解法。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) 测量矩阵 互相关性 奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化 迭代优化
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奇异值分解带通滤波背景抑制和去噪 被引量:39
9
作者 胡谋法 董文娟 +1 位作者 王书宏 陈曾平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期111-116,共6页
针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更... 针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更多地反映目标性质,而低序部分更多地反映图像背景.以此为依据提出了SVD-Ⅰ型和SVD-Ⅱ型两种带通滤波器,并给出了奇异值曲线转折点法和门限准则法两种滤波器参数确定方法.实验表明SVD带通滤波能有效抑制图像背景,去除噪声,进而提高弱小目标的信噪比. 展开更多
关键词 背景抑制 图像去噪 奇异值分解(SVD)带通滤波 奇异值曲线转折点法 门限准则法
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基于稀疏分解的振动信号数据压缩算法 被引量:9
10
作者 王强 张培林 +2 位作者 王怀光 吴定海 张云强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2497-2505,共9页
针对齿轮传动装置在状态监测与故障诊断过程中面临的大量振动信号传输困难问题,提出利用K-SVD算法进行信号的稀疏分解,进而完成对大量振动数据的压缩。传统K-SVD算法在字典更新过程中对时间的消耗量较大,特别是在大量振动数据压缩过程中... 针对齿轮传动装置在状态监测与故障诊断过程中面临的大量振动信号传输困难问题,提出利用K-SVD算法进行信号的稀疏分解,进而完成对大量振动数据的压缩。传统K-SVD算法在字典更新过程中对时间的消耗量较大,特别是在大量振动数据压缩过程中,对数据压缩效率较低,为此提出一种K-SVD字典更新的改进算法。改进算法从单次迭代过程中参与更新的字典原子列数出发,每次奇异值分解后对多列字典原子同时进行赋值,从而减少单次迭代计算量。根据不同原子列数在稀疏分解过程中的迭代收敛次数、时间消耗与重构峰值信噪比,以此确定最佳的字典更新列数。实验结果表明:传统K-SVD算法对振动信号的数据压缩效率较低,改进算法能够在保证信号压缩比与重构效果的前提下,有效缩短训练字典的时间消耗。 展开更多
关键词 振动信号 K-奇异值分解 稀疏分解 数据压缩
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非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法 被引量:11
11
作者 刘雄飞 郭爽 +1 位作者 李长庚 徐飞 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1374-1380,共7页
针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法。该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行... 针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法。该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号。研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小。 展开更多
关键词 奇异值分解 小波阈值消噪 心电信号 噪声非均匀分布
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基于SVD的无线多媒体传感器网络图像压缩机制 被引量:7
12
作者 韩崇 孙力娟 +2 位作者 肖甫 郭剑 王汝传 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期814-819,共6页
针对无线多媒体传感器网络图像压缩问题,从节点协作特性出发,提出了一种基于奇异值分解的图像压缩传输方案.首先研究了基于SVD的分块图像自适应压缩算法,以平衡网络能耗为目标,将相机节点和普通节点按照角色分工,协作完成图像采集、压... 针对无线多媒体传感器网络图像压缩问题,从节点协作特性出发,提出了一种基于奇异值分解的图像压缩传输方案.首先研究了基于SVD的分块图像自适应压缩算法,以平衡网络能耗为目标,将相机节点和普通节点按照角色分工,协作完成图像采集、压缩和传输工作.相机节点负责采集图像信息,然后将图像分块发送给簇内普通节点;簇内普通节点对分块图像进行自适应压缩并将数据发送给簇头节点;簇头节点再将压缩后的数据转发至基站.仿真结果表明,提出的网络拓扑方案和图像压缩传输机制极大地缓解了图像采集节点的能耗压力,有效地平衡了网络的节点能耗.与JPEG2000协同图像压缩方案相比,基于SVD的图像处理方案的网络总能耗更少;且后者能够有效地对图像进行压缩传输,平衡网络能耗,延长整个网络的生命周期. 展开更多
关键词 无线多媒体传感器网络 图像压缩 奇异值分解 节点协作
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基于奇异值分解的压缩感知定位算法 被引量:7
13
作者 李一兵 黄辉 +1 位作者 叶方 孙志国 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1516-1521,共6页
为了使观测字典满足约束等距性条件,保证算法的定位精度,提出一种基于奇异值分解的压缩感知定位算法。新算法首先将感知区域网格化,把定位问题转化为压缩感知问题,然后利用奇异值分解原理对观测字典进行分解,得到的新的观测字典有效地... 为了使观测字典满足约束等距性条件,保证算法的定位精度,提出一种基于奇异值分解的压缩感知定位算法。新算法首先将感知区域网格化,把定位问题转化为压缩感知问题,然后利用奇异值分解原理对观测字典进行分解,得到的新的观测字典有效地满足了约束等距性条件,且对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证算法的重建性能,提升定位精度。仿真实验结果表明:相比于基于Orth的稀疏目标定位算法,基于SVD的压缩感知定位算法的定位性能更优,抗噪性、适应性更强,且算法复杂度低。 展开更多
关键词 目标定位 压缩感知 约束等距性条件 稀疏性 奇异值分解
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半张量积低存储压缩感知方法研究 被引量:9
14
作者 王金铭 叶时平 +2 位作者 徐振宇 陈超祥 蒋燕君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期797-804,共8页
由于随机观测矩阵的随机性,存在数据存储量大、内存占用率高、数据计算量大以及难以面向大规模实际应用等问题.为此,提出了一种可有效降低随机观测矩阵所占存储空间的半张量积压缩感知(STP-CS)方法.利用该方法,构建低维随机观测矩阵,经... 由于随机观测矩阵的随机性,存在数据存储量大、内存占用率高、数据计算量大以及难以面向大规模实际应用等问题.为此,提出了一种可有效降低随机观测矩阵所占存储空间的半张量积压缩感知(STP-CS)方法.利用该方法,构建低维随机观测矩阵,经奇异值分解(SVD)优化后对原始信号进行采样,并利用拟合0-范数的迭代重加权方法进行重构.实验利用2维灰度图像进行测试,并对重构图像的峰值信噪比,结构相似度等指标进行了统计和比较.实验结果表明,本文所述的STP-CS方法在不改变随机观测矩阵数据类型的前提下,可将观测矩阵减小至传统CS模型中观测矩阵所占内存空间的1/256(甚至更低),同时仍保持很高的重构质量. 展开更多
关键词 压缩感知 随机观测矩阵 半张量积 存储空间 奇异值分解
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基于奇异值分解(SVD)的图像压缩 被引量:17
15
作者 胡乡峰 卫金茂 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期36-39,共4页
根据奇异值分解的基本原理及其特点,给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法.通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程,给出了压缩流程.并通过MAT-LAB编程对实际图像进行处理,表明了该方法的有效性.
关键词 图像处理 图像压缩 压缩率 奇异值分解
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采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法 被引量:14
16
作者 杨晓梅 郭朝云 +2 位作者 樊博 罗月婉 肖先勇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期138-145,共8页
为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结... 为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结果。提出无参自适应阈值,进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理简单,无需进行前置滤波及参数调节。一系列仿真试验的对比分析结果表明,所提算法定位准确、抗干扰能力强,对过零点扰动也有较好的检测效果。通过对变电站实际暂态扰动数据的检测分析,进一步验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 暂态电能质量 扰动检测 奇异值分解 奇异值梯度 自适应阈值 抗噪性
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基于自适应阈值和奇异值分解的电能质量扰动检测新方法 被引量:22
17
作者 杨晓梅 罗月婉 +1 位作者 肖先勇 郭朝云 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期2286-2294,共9页
随着电力系统规模的增大,为保证电力设备的稳定运行,电能质量数据的分析算法面临更高的要求。在考虑算法精确度及抗噪性的同时,对一些微弱扰动及复杂扰动的检测也提出了新的挑战。针对以上需求,提出一种通用的电能质量扰动检测算法,基... 随着电力系统规模的增大,为保证电力设备的稳定运行,电能质量数据的分析算法面临更高的要求。在考虑算法精确度及抗噪性的同时,对一些微弱扰动及复杂扰动的检测也提出了新的挑战。针对以上需求,提出一种通用的电能质量扰动检测算法,基于异常扰动波形的特点,提出基于波形差值的自适应阈值,无需调节参数即可对信号进行故障判断,实用性高,并且采用加窗的方式对信号进行奇异值分解,并根据检测结果给出明确的扰动定位;最后通过多组模拟信号与实测信号的仿真实验,验证了所提算法的有效性,并证明了算法具有计算量小、实时性高的优点;通过与其他算法的对比分析,进一步表明了文中所提算法具有更高的灵敏度与抗噪性,普适性强。 展开更多
关键词 电能质量 异常扰动 波形特征 奇异值分解 自适应阈值
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基于视觉阈值及通道融合的立体图像质量评价 被引量:6
18
作者 郁梅 孔真真 朱江英 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1605-1612,共8页
根据人眼对彩色图像不同颜色通道的敏感度不同,利用掩蔽效应对人眼感知立体图像质量产生的影响,提出了一种基于视觉阈值分析和通道融合的彩色图像客观质量评价方法。利用人眼视觉阈值确定立体图像的失真是否在人眼可察觉的范围,若失真... 根据人眼对彩色图像不同颜色通道的敏感度不同,利用掩蔽效应对人眼感知立体图像质量产生的影响,提出了一种基于视觉阈值分析和通道融合的彩色图像客观质量评价方法。利用人眼视觉阈值确定立体图像的失真是否在人眼可察觉的范围,若失真程度小于视觉掩蔽阈值,则认为没有失真。利用原始和失真彩色图像RGB三通道各自左视点差值图和右视点差值图的奇异值与人眼视觉掩蔽阈值图的奇异值距离来衡量失真图像左右视点图像的质量。原始和失真图像对的绝对差图之差值图像和原始图像对的双目恰可察觉失真阈值图之间的奇异值距离被用于评价失真立体图像的深度感知好坏。不同失真类型下,左右视点质量融合以及左右视点评价和深度感知评价的融合其加权权值不同。对JPEG压缩、JPEG2000压缩、高斯白噪声、高斯模糊和H.264编码5种不同程度失真的312幅退化图像进行了测试,结果显示本文方法与主观感知有较好的一致性,总体CC(Pearson Linear Correlation Coefficient)达到0.94,总体SROCC(Spearman Rank Order Correlation Coefficient)达到0.94,整体均方根误差(RMSE)控制在5.9以内。 展开更多
关键词 立体图像 质量评价 视觉阈值 奇异值分解
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基于奇异值分解和Contourlet变换的图像压缩算法 被引量:8
19
作者 陈亚雄 黄樟灿 冯磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期317-320,共4页
随着互联网的飞速发展,产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量,提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解,根据奇异值对图像信号的贡献选取适当的奇异值来实现图像压缩... 随着互联网的飞速发展,产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量,提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解,根据奇异值对图像信号的贡献选取适当的奇异值来实现图像压缩,再对图像进行Contourlet变换和量化,实现图像二级压缩。将该算法和图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法进行实验比较,结果表明,该算法比图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法有更好的性能,在同样的压缩比情况下能获得更高的峰值信噪比和SSIM。 展开更多
关键词 奇异值分解 Contourlet变化 图像压缩
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数字图像的奇异值分解 被引量:8
20
作者 聂守平 魏晓燕 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第1期59-61,共3页
通过对图像进行奇异值分解 ,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵 ,实现图像压缩 .
关键词 奇异值分解 图像压缩 数字图像 奇异值矩阵 图像分解 数据压缩
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