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基于遥感图像频率域滤波的灰色线性中值去噪算法 被引量:8
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作者 文鸿雁 郭锴 陈伟清 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第4期697-703,共7页
结合频率域滤波去噪方法,对比低通滤波图像,按照灰色关联分析方法筛选出遥感图像中可能存在的噪声像元,优化噪声窗口灰度序列,并以此建立灰色线性模型,在参考传统中值滤波思想的基础上对含噪遥感图像进行去噪处理。大量仿真试验分析表明... 结合频率域滤波去噪方法,对比低通滤波图像,按照灰色关联分析方法筛选出遥感图像中可能存在的噪声像元,优化噪声窗口灰度序列,并以此建立灰色线性模型,在参考传统中值滤波思想的基础上对含噪遥感图像进行去噪处理。大量仿真试验分析表明,该方法在处理脉冲噪声方面具有良好的去噪效果,且具有保持图像信息质量的特点。此外,试验中发现,采用该方法处理含有混合噪声的遥感图像时,根据具体图像含噪情况,合理地选取阈值,在一定程度上可以提高其削弱图像中混合噪声的水平。 展开更多
关键词 频率域滤波 遥感图像 中值滤波 灰关联分析 灰色线性模型
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基于频率和张量投票的图像去噪及仿真研究 被引量:3
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作者 柳婵娟 钱旭 厉彩霞 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期333-339,345,共8页
结合人的视觉原理,基于图像局部梯度定义了一种图像频率,以图像频率代替全变分模型中的梯度。同时,把张量投票原理引入全变分模型,构造了一个图像结构显著性函数,代替变分模型中的拉格朗日乘子,根据图像不同区域的结构特征,去调节变分... 结合人的视觉原理,基于图像局部梯度定义了一种图像频率,以图像频率代替全变分模型中的梯度。同时,把张量投票原理引入全变分模型,构造了一个图像结构显著性函数,代替变分模型中的拉格朗日乘子,根据图像不同区域的结构特征,去调节变分模型中正则项和保真项的作用,建立了一种基于频率的张量投票与全变分能量最小化结合的纹理图像去噪新方法。仿真实验数据表明,该模型比其他已有的全变分模型具有明显的抗干扰能力,能够更准确、精细地刻画图像边缘、特征结构和平滑区域,克服了其他全变分模型所产生的阶梯效应和过平滑现象,特别是对于纹理特征丰富和低信噪比的图像,在去除噪声的同时能较好地保持边缘及其他重要特征。 展开更多
关键词 偏微分方程 全变分 张量投票 图像频率 纹理图像去噪
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联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法 被引量:3
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作者 陈书理 张书贵 赵展 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期623-627,共5页
针对现有单幅图像超分重建方法难以捕获图像中完备有效信息的问题,提出一种联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法,旨在利用多个域之间的互补信息,进而获得更完备的图像特征表示。首先通过分析图像像素转换到频域空间后的特性,根据... 针对现有单幅图像超分重建方法难以捕获图像中完备有效信息的问题,提出一种联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法,旨在利用多个域之间的互补信息,进而获得更完备的图像特征表示。首先通过分析图像像素转换到频域空间后的特性,根据其复数表征方式提出了一种新的频域距离监督损失,将频谱信息有效地应用到卷积神经网络的优化过程;然后通过分析频域中不同频带的表征特点,在频域距离损失基础上构建了频谱加权损失,并将其分别应用到低频和高频两个频带;最后结合图像域的监督,构成多个域的联合优化,取得良好的性能。在Set14、B100和Kodak三种公开数据集上进行了验证,结果表明:该算法的PSNR和SSIM分别达到了33.47 dB和0.9859,与几种图像超分方法相比取得了最好的性能。 展开更多
关键词 单幅图像超分辨率重建 图像频率联合监督 频域距离监督损失 频谱加权损失 卷积神经网络
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一种区域型高频图像噪声的无损滤除方法 被引量:1
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作者 王萍 程晓丽 +1 位作者 董晓凯 贾惠珍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期2267-2269,2277,共4页
从构建图像各点强度变化的频率入手,借助领域知识和经验,展开对历史样本的针对性分析,提取出对区域型跳变噪声敏感的分类特征和分类阈值,再找出辨析两类交叠区中非噪声点的特征,设计两种特征的联合使用方案,成功实现了在不损伤图像中有... 从构建图像各点强度变化的频率入手,借助领域知识和经验,展开对历史样本的针对性分析,提取出对区域型跳变噪声敏感的分类特征和分类阈值,再找出辨析两类交叠区中非噪声点的特征,设计两种特征的联合使用方案,成功实现了在不损伤图像中有效信息的前提下的区域型跳变且随时间移动缓慢的噪声的滤除。实验验证了算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 图像点强度变化频率 特征提取 无损除噪
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空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强 被引量:10
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作者 常戬 刘鑫姝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期193-200,207,共9页
在低照度场景下采集的图像存在整体亮度偏低、对比度较差、细节信息丢失等问题,影响其在图像增强应用领域中的性能。为提高低照度成像质量,并使图像结构完整且纹理细节自然清晰,提出一种空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强算法... 在低照度场景下采集的图像存在整体亮度偏低、对比度较差、细节信息丢失等问题,影响其在图像增强应用领域中的性能。为提高低照度成像质量,并使图像结构完整且纹理细节自然清晰,提出一种空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强算法。采用带有灰度校正的自适应压缩多尺度Retinex算法对原始图像进行处理,得到均衡化图像,避免在传统Retinex算法对图像进行全局处理时产生图像过亮或过暗的现象,通过空间转换方法处理获得的均衡化图像,分别得到频率域平滑图像和空间域锐化图像,以提高图像的整体亮度和对比度,从而保留图像中物体边缘的细节信息。在此基础上,采用多聚焦融合算法将原始图像、频率域平滑图像和空间域锐化图像进行融合,得到最终图像。实验结果表明,相比SSR、CLAHE、MBYC等算法,该算法的均值、方差、信息熵和平均梯度分别平均提升1.63%、0.89%、0.17%和1.91%,能有效提升低照度图像的亮度、清晰度和对比度,增强图像边缘信息和纹理细节信息。 展开更多
关键词 图像增强 RETINEX算法 空间转换 频率图像 空间域图像 多聚焦融合
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基于深度学习的蘑菇种类识别算法研究 被引量:4
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作者 罗奇 《中国食用菌》 北大核心 2019年第6期26-29,33,共5页
深度学习已广泛地应用于植物图像识别分类中.由于蘑菇图像的识别分类难度较大,针对如何提高识别模型的准确率和泛化能力,提出了单一背景下的蘑菇图像识别方法.针对传统的卷积神经网络中存在的空间冗余问题,采用了一种降梯度卷积训练模型... 深度学习已广泛地应用于植物图像识别分类中.由于蘑菇图像的识别分类难度较大,针对如何提高识别模型的准确率和泛化能力,提出了单一背景下的蘑菇图像识别方法.针对传统的卷积神经网络中存在的空间冗余问题,采用了一种降梯度卷积训练模型,有效提高了蘑菇分类图像的识别性能.通过一个包含8123个样本的蘑菇数据集测试,降梯度卷积训练模型的平均耗费时间为0.985 s,第1张图像的平均命中准确率达到了91.6%,实验结果表明:降梯度卷积训练模型在单一背景、数据量较大的情况下,识别速度和准确率均优于传统的传统卷积神经网络. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像识别 图像频率 特征图
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256×256元MOS电阻阵驱动方法研究 被引量:7
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作者 黄勇 吴根水 +1 位作者 赵松庆 李睿 《航空兵器》 2013年第6期39-42,共4页
基于MOS电阻阵的红外场景模拟器是半实物仿真系统中的关键设备。介绍了256×256元MOS电阻阵的结构和工作原理,研究了其驱动方法,详细介绍了驱动系统中图像数据传输电路和驱动控制逻辑电路的设计。驱动系统与电阻阵的联合实测结果表... 基于MOS电阻阵的红外场景模拟器是半实物仿真系统中的关键设备。介绍了256×256元MOS电阻阵的结构和工作原理,研究了其驱动方法,详细介绍了驱动系统中图像数据传输电路和驱动控制逻辑电路的设计。驱动系统与电阻阵的联合实测结果表明:驱动系统的图像刷新频率达231.4帧/秒,单元像素灰度分辨率为16 bit。经实际使用,该驱动方法完全满足红外成像制导武器测试和半实物仿真的使用需求。 展开更多
关键词 红外场景仿真 MOS电阻阵 驱动控制 图像刷新频率
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可抑制工频干扰的8通道脑电采集系统及信号处理方法 被引量:1
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作者 李菁波 张晶园 +2 位作者 刘昌祎 黄向东 柴钰 《现代电子技术》 2022年第11期29-34,共6页
针对现有通道数量较少的脑电采集设备受工频干扰严重的问题,设计并开发了一套可抑制工频干扰的8通道脑电采集系统及方法。首先,系统使用生物电信号采集前端ADS1299,采用集成陷波芯片UAF42,通过高速无线模块将8通道的脑电数据发送至上位... 针对现有通道数量较少的脑电采集设备受工频干扰严重的问题,设计并开发了一套可抑制工频干扰的8通道脑电采集系统及方法。首先,系统使用生物电信号采集前端ADS1299,采用集成陷波芯片UAF42,通过高速无线模块将8通道的脑电数据发送至上位机;其次,提出了频率谱分析法与频率扰动图像分析法相结合的脑电信号处理方法,分析了枕叶区两个电极的脑电信号,用频率扰动图像改进了频率谱显示的不足,以达到扩展脑电信号时域和频域共存的目的;再采集6位健康大学生的枕叶区单电极脑电信号并进行频率谱分析,验证了系统的稳定性。系统实验及处理方法表明:被试者闭眼时发现了α波节律;在8~14 Hz处α波谱峰值尤为明显,并且观测到在50 Hz频率处有明显的信号衰减;采用文中的处理方法实现了时域与频域共存的脑波图像,该系统及方法可以准确地采集处理人脑的自发脑电信号,减小了工频干扰对脑电信号的影响,可用于视觉诱发、睡眠监测以及运动想象等脑⁃机接口领域。 展开更多
关键词 脑电采集 工频干扰 脑电数据发送 脑电信号处理 频率谱分析 频率扰动图像分析 信号采集
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Optimization of ultrasonic elastography by coded excitation and transmit-side multi-frequency compounding
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作者 张志宏 刘昊霖 +1 位作者 何颖妮 刘东权 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第3期1003-1010,共8页
To improve the quality of ultrasonic elastography, by taking the advantage of code excitation and frequency compounding, a transmitting-side multi-frequency with coded excitation for elastography (TFCCE) was propose... To improve the quality of ultrasonic elastography, by taking the advantage of code excitation and frequency compounding, a transmitting-side multi-frequency with coded excitation for elastography (TFCCE) was proposed. TFCCE adopts the chirp signal excitation scheme and strikes a balance in the selection of sub-signal bandwidth, the bandwidth overlap and the number of sub-strain image based on theoretical derivation, so as to further improve the quality of elastic image. Experiments have proved that, compared with the other optimizing methods, the elastographyic signal-to-noise ratio(Re-SN) and contrast-to-noise ratio(Re-CN) are improved significantly with different echo signal-to-noise ratios (ReSN) and attenuation coefficients. When ReSN is 50 dB, compared with short pulse, Rc-SN and Re-CN obtained by TFCCE increase by 53% and 143%, respectively. Moreover, in a deeper investigation (85-95 mm), the image has lower strain noise and clear details. When the attenuation coefficient is in the range of 0-1 dB/(cm.MHz), Re-SN and Re-CN obtained by TFCCE can be kept in moderate ranges of 5〈Re-SN〈6.8 and 11.4〈Re-CN〈15.2, respectively. In particular, for higher tissue attenuation, the basic image quality cannot be ensured with short pulse excitation, while mediocre quality strain figure can be obtained by TFCCE. Therefore, the TFCCE technology can effectively improve the elastography quality and can be applied to ultrasonic clinical trials. 展开更多
关键词 ultrasonic elastography coded excitation transmit-side multi-frequency compounding elastographyic signal-to-noise ratio echo signal-to-noise ratio contrast-to-noise ratio
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