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题名采用改进结构特征度度量分析的噪声标准差估计算法
被引量：2
- 1
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作者
王科俊
杨晓飞
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第2期255-260,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61100007)
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文摘
提出了一种基于改进的噪声标准差估计的轮廓波去噪算法,在常用的轮廓波去噪算法基础上提出了新的解决方案。该方案将滤波法与改进的图像结构特征度度量分析算法结合起来,筛选出适合计算噪声标准差的图像子块集合,再用直方图法估计图像噪声标准差,然后将该标准差用于轮廓波去噪。在标准差估计对比试验中,将滤波法、分块法、改进的分块法与文中的标准差估计算法进行对比;在去噪对比试验中,采用基本的小波阈值去噪算法(universal阈值),由小波阈值法引申出的普通轮廓波阈值去噪算法,基于维纳滤波的轮廓波去噪算法,基于系数建模的轮廓波去噪算法与文中算法做对比。实验结果表明:文中算法能够更加精确地估计图像噪声标准差,且去噪效果与普通轮廓波去噪及其他轮廓波去噪算法相比更加稳定,鲁棒性更好。
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关键词
图像去噪
轮廓波
图像噪声标准差估计
图像结构特征度
直方图法
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Keywords
image denoising
contourlet
standard deviation estimation of image noise
image structural characteristic measurement
histogram methods
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像分割的非局部均值去噪算法
被引量：8
- 2
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作者
徐苏
周颖玥
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机构
西南科技大学信息工程学院
特殊环境机器人技术四川省重点实验室(西南科技大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第7期2078-2083,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61401379)
西南科技大学博士基金资助项目(11zx7134)~~
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文摘
针对传统非局部均值(NLM)算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点,提出一种基于图像分割的非局部均值去噪算法。该算法分为两个阶段:第一阶段根据噪声大小及图像纹理自适应确定滤波参数的值,并采用传统非局部均值算法得到去噪结果图;第二阶段根据像素点方差的不同,将该去噪结果图分为细节区域和背景区域,再对属于不同区域的图像块分别去噪,同时为了更有效地去除噪声,还采用了反向投影的方式,充分利用了第一阶段方法噪声中残留的结构信息。实验结果表明,与传统非局部均值算法及其三种改进算法相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)及结构相似性(SSIM)更高,纹理细节和边缘结构更完整,图像更清晰,本真信息保留更完整。
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关键词
图像去噪
非局部均值
图像分割
噪声标准差
相似性度量
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Keywords
image denoising
Non-Local Mean （NLM）
image segmentation
noise standard deviation
similarity measurement
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名fGn模型在结肠癌基因表达数据集去噪中的应用
- 3
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作者
艾玲梅
李科
马苗
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期303-307,共5页
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基金
陕西省重点实验室开放共享基金资助项目(SAIIP201202)
陕西师范大学学习科学交叉学科培育计划基金资助项目
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文摘
基因表达数据集获取过程中容易掺杂噪声成分,噪声会干扰数据的正确表达从而影响其后期的分析与研究。基于中值计算法估计噪声标准差的经验模态分解(EMD)去噪存在一定的不足,从而影响去噪效果。分数阶高斯噪声(fGn)模型可提供EMD下较为准确的噪声标准差估计方法,在该模型下去噪可减少白色及有色噪声,进而增强去噪效果。因此在中值计算EMD去噪基础上,提出一种基于fGn模型的去噪方案,并对结肠癌基因表达数据集做去噪分析。实验结果表明,相比中值计算EMD去噪方法,改进方法的信噪比、噪声抑制比、t检验等值具有一定的优势,可作为基因表达数据集去噪的一种参考方案。
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关键词
基因表达数据集
经验模态分解去噪
噪声标准差
分数阶高斯噪声
结肠癌
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Keywords
gene expression dataset
Empirical Mode Decomposition （EMD） denoising
noise standard deviations
fractional Gaussian noise（fGn）
colon cancer
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的中长基线三频模糊度解算方法研究
- 4
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作者
刘卫华
吴江飞
栗广才
赵才新
常岑
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机构
信息工程大学地理空间信息学院
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出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2016年第7期581-585,共5页
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基金
国家自然科学基金(41174006)
中国博士后科学基金(201003772
20100481458)~~
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文摘
研究了一种改进的三频模糊度解算方法。对宽巷和窄巷模糊度固定时受到的噪声误差进行分析得出,选用文中给出的无几何无电离层组合解算的窄巷模糊度噪声标准差均为B3载波波长的8.262 8倍。用实测的北斗三频数据进行了实验验证分析。
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关键词
TCAR
北斗三频
模糊度解算
无几何无电离层组合
噪声标准差
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Keywords
TCAR
BDS triple-frequency
ambiguity resolution
geometry-free and ionosphere-freecombination~ noise standard deviation
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法
- 5
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作者
崔法毅
郑德忠
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机构
燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
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出处
《燕山大学学报》
CAS
2009年第6期478-483,共6页
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基金
教育部博士点基金资助项目(2006021600)
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文摘
图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。
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关键词
图像广义模糊增强
小波包变换
线性广义模糊算子
边缘测度:噪声标准差
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Keywords
image generalized fuzzy enhancement
wavelet packet transform
linear generalized fuzzy operator （LGFO）
edge measure degree
noise standard deviation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种新的基于参数估计的自适应双边滤波算法
被引量：3
- 6
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作者
孟庆顺
宁芊
雷印杰
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第7期2221-2223,2231,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61403265)
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文摘
传统双边滤波算法需要根据经验预先设置空间标准差和灰度标准差,参数固定且不具有通用性。针对此问题,提出了一种新的基于参数估计的自适应双边滤波算法。通过图像灰度共生矩阵实现空间标准差的自适应,利用统计方法估计光滑区域噪声标准差,根据噪声标准差设置灰度标准差,从而实现自适应双边滤波。仿真结果表明,提出的算法无论在主观还是客观评价上都取得了较好的效果。
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关键词
双边滤波
空间标准差
灰度标准差
灰度共生矩阵
噪声标准差
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Keywords
bilateral filtering
geometric parameter
photometric parameter
gray level co-occurrence matrix
noise stan-dard deviation
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名信噪比在AR模型定阶方法选择中的研究
被引量：4
- 7
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作者
王志刚
丁义明
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机构
武汉理工大学理学院数学科学研究中心
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出处
《数学物理学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2020年第3期811-823,共13页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2017IVA073)。
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文摘
AR模型有多种定阶方法,针对特定的时间序列,不同方法得到的结果会有差异,如何适应性地选择合适的定阶方法是一个重要的问题。该文针对低阶自回归模型,在考虑噪声标准差、序列长度和特征根的影响下,引入一种估计模型信噪比的方法,并将其作为评价AIC、BIC和FPE准则定阶准确度的标准.实验表明:当模型的特征根满足|λ1|=|λ2|=…=|λp|=|λmax|时,准确率达到该最大特征根条件下的最大值;定阶准确率与序列长度、特征根相对于单位圆心的距离呈正相关,与噪声标准差无关.在此基础上,提出一种利用参考模型信噪比选择定阶方法的方案,为不同定阶方法优劣的比较提供了新的视角.
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关键词
自回归模型
信噪比
噪声标准差
序列长度
特征根
参考模型
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Keywords
Autoregressive model
Signal-to-noise ratio
Noise standard deviation
Series length
Eigenvalue
Reference model
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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