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题名含噪图像的HOG原子特征冗余字典分类去噪
被引量：4
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作者
杨颖
黄晓峰
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机构
广东农工商职业技术学院计算机系
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2017年第7期1336-1341,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2014AA110501)
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文摘
针对传统含噪图像去噪算法中,存在较严重的细节信息缺失现象的问题,提出一种含噪图像的HOG原子特征冗余字典分类去噪算法。首先,针对含噪图像特征提取问题,基于梯度直方图以及灰度统计提取含噪图像的原子特征集;然后,基于该特征集对冗余字典进行原子特征分类:含噪和不含噪原子两类,并利用分类后的不含噪特征原子对原始含噪图像进行降噪修复,实现图像清晰化效果;最后通过仿真对比,显示该去噪算法在无噪声先验知识情况下,峰值信噪比评价标准仍然要优于对比算法,并且较好的处理了图像细节保持问题,提高了图像修复质量。
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关键词
原子特征
梯度统计
分类降噪
细节保持
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Keywords
Atomic feature
gradient statistics
classification noise reduction
detail preserving
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分类号
P317
[天文地球—固体地球物理学]
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题名基于Kinect v2的香蕉点云降噪方法
被引量：3
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作者
王金志
钱培聪
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机构
广西大学电气工程学院
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出处
《南方农机》
2020年第10期209-209,共1页
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文摘
Kinect v2传感器在采集香蕉点云时,噪声会对点云的精度产生影响。文章针对点云噪声在尺寸上的特点,将其分为大尺寸噪声和小尺寸噪声,大尺寸噪声采用统计滤波的方法去除,小尺寸噪声则采用双边滤波的方法进行平滑。结果表明,采用分类降噪的方法相对传统降噪方法而言,有更好的降噪效果。
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关键词
点云
Kinect
v2
分类降噪
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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题名基于自编码组合特征提取的分类方法研究
被引量：6
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作者
谷丛丛
王艳
严大虎
纪志成
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机构
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4132-4140,共9页
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基金
国家自然科学基金(61572238)
江苏省杰出青年基金(BK20160001)
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文摘
针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class Denoising Autoencoder, SCDAE)来获取类别信息,并使用自编码组合特征提取方法提取组合特征用于分类。该方法构建栈式降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)和SCDAE;微调SDAE和SCDAE形成组合模型(Combined Model, CM);使用CM提取包含输入数据主要信息和类别信息的组合特征进行分类。选取MNIST和USPS手写体识别库进行测试,实验结果表明,该方法可以有效提取特征,提高识别准确率。
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关键词
栈式降噪自动编码器
栈式分类降噪自动编码器
类别信息
组合特征
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Keywords
stacked denoising autoencoder
stacked class denoising autoencoder
class information
combination features
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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