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结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别被引量：3: 1; 作者张宏武康凯《电讯技术》北大核心 2020年第4期372-377,共6页; 为了提高合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出了结合二维内蕴模函数(Bidimensional Intrinsic Mode Function,BIMF)与贝叶斯多任务学习的SAR目标识别方法。采用二维经验模态分解获得SAR图像的多层次BIMF,从而... 展开更多; 关键词合成孔径雷达目标识别二维内蕴模函数贝叶斯多任务学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法被引量：5: 2; 作者张宝华刘鹤张传亭《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期463-468,共6页; 为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网... 展开更多; 关键词图像处理医学图像融合 2维经验模态分解 2维内蕴模函数脉冲耦合神经网络特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二维EMD的纹理分类方法被引量：5: 3; 作者单树民胡佳宁李峰《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第23期5800-5801,5804,共3页; 在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹... 展开更多; 关键词二维经验模式分解内蕴模函数纹理分类纹理图像训练方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

BEMD在复杂背景下弱小目标检测中的应用被引量：2: 4; 作者邓江华王然 +1 位作者陈忠程家聪《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第21期205-208,216,共5页; 针对复杂背景下的弱小目标检测与识别问题,提出了一种基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)的检测算法。待检测的原图像经过BEMD分解筛选出多个二维的内蕴模函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)和趋... 展开更多; 关键词二维经验模态分解内蕴模函数弱小目标分割检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别被引量：3: 1; 作者张宏武康凯; 机构宁夏师范学院数学与计算机科学学院; 出处《电讯技术》北大核心 2020年第4期372-377,共6页; 基金宁夏高等学校科学研究项目(NGY2018-132,NGY2018-113) 宁夏师范学院2019校级重点科研项目(SFZD2019-19)。; 文摘为了提高合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出了结合二维内蕴模函数(Bidimensional Intrinsic Mode Function,BIMF)与贝叶斯多任务学习的SAR目标识别方法。采用二维经验模态分解获得SAR图像的多层次BIMF,从而更好地描述原始图像的细节信息。为了获得稳健的决策,采用贝叶斯多任务学习对原始SAR图像及其多层次的BIMF进行联合稀疏表示。最后,通过比较各个类别对于测试样本的重构误差判定目标类别。基于MSTAR数据集在多种条件下对提出方法进行了验证实验,结果证明了方法的有效性。; 关键词合成孔径雷达目标识别二维内蕴模函数贝叶斯多任务学习; Keywords synthetic aperture radar target recognition bidimensional intrinsic mode function Bayesian multi-task learning; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法被引量：5: 2; 作者张宝华刘鹤张传亭; 机构内蒙古科技大学信息学院; 出处《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期463-468,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61261028); 文摘为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网络(PCNN)中,得到各自的点火映射图,再将相同点火次数的像素提取归类,点火次数大的对应图像纹理,归为纹理类,其余归为背景类;统计各个纹理类集合中的像素极值确定灰度分布范围,最后将两幅图像中纹理类像素集合处于灰度分布范围的像素通过PCNN进行融合,其它像素通过双通道PCNN进行融合。结果表明,该算法解决了PCNN对偏暗图像的处理效果不理想的问题,与传统融合算法相比,性能具有优势,且能够较大幅度提高融合图像的质量。; 关键词图像处理医学图像融合 2维经验模态分解 2维内蕴模函数脉冲耦合神经网络特征提取; Keywords image processing medical image fusion bidimensional empirical mode decomposition bidimensional intrinsic mode functions pulse coupled neural network feature extraction; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二维EMD的纹理分类方法被引量：5: 3; 作者单树民胡佳宁李峰; 机构长沙理工大学计算机与通信工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第23期5800-5801,5804,共3页; 基金湖南省自然科学基金项目(05JJ30123) 湖南省教育厅科学研究基金项目(05C246); 文摘在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹理图像进行分类。实验证明,使用所选取的特征对纹理图像进行分类的方法是可行的。; 关键词二维经验模式分解内蕴模函数纹理分类纹理图像训练方法; Keywords bidimensional empirical mode decomposition intrinsic mode function texture classification texture picture drill way; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BEMD在复杂背景下弱小目标检测中的应用被引量：2: 4; 作者邓江华王然陈忠程家聪; 机构华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家级重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第21期205-208,216,共5页; 基金国家自然科学基金青年基金(No.40801164) 华中科技大学国防自主创新基金; 文摘针对复杂背景下的弱小目标检测与识别问题,提出了一种基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)的检测算法。待检测的原图像经过BEMD分解筛选出多个二维的内蕴模函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)和趋势图像,使用全局门限法分割各个IMF,将处理后的IMFs综合成一个分割出待检测目标的结果图像。实验结果表明,该方法使用简洁的步骤,有效、准确地检测出弱小目标。; 关键词二维经验模态分解内蕴模函数弱小目标分割检测; Keywords Bidimensional Empirical Mode Decomposition（BEMD） Intrinsic Mode Functions（IMF） weak and small target segmentation detection; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别	张宏武康凯	《电讯技术》北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法	张宝华刘鹤张传亭	《激光技术》 CAS CSCD 北大核心	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于二维EMD的纹理分类方法	单树民胡佳宁李峰	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2007	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	BEMD在复杂背景下弱小目标检测中的应用	邓江华王然陈忠程家聪	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料