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基于复轮廓波变换的图像消噪被引量：5: 1; 作者陈新武龚俊斌 +1 位作者刘玮田金文《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期111-115,共5页; 为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象,研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质,证明了对于高斯白噪声图像,该变换具有更好的分割能力和抑制能力,并在此基础上提出了一种基于该变换的图像消... 展开更多; 关键词图像消噪复轮廓波变换蒙特卡罗法门限收敛因子峰值信噪比; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LS-SVM的复轮廓波变换的图像去噪被引量：1: 2; 作者赵杰贺光美张肖帅《电视技术》北大核心 2015年第11期23-26,112,共5页; 针对传统的轮廓波变换图像去噪时引入边缘混叠现象,提出了复轮廓波变换(Complex Contourlet Transform,CCT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像去噪方法。该方法充分利用了复轮廓变换的平移不变性、多方向性以及LS-SVM的小样本学习能力... 展开更多; 关键词图像去噪复轮廓波变换模糊逻辑 LS-SVM 软阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪被引量：5: 3; 作者刘帅奇胡绍海肖扬《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期24-28,共5页; 在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像... 展开更多; 关键词复轮廓波变换高斯比例混合模型轮廓波(Contourlet)变换去噪合成孔径雷达图像去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制被引量：2: 4; 作者吴一全宋昱《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期687-695,共9页; 针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部... 展开更多; 关键词信息处理技术红外搜索与跟踪弱小目标检测背景抑制复无下采样轮廓波变换 Gaussian小波支持向量回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于映射的复Contourlet-1.3纹理图像检索被引量：2: 5; 作者陈新武高岳 +1 位作者马占卿郭建涛《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期83-88,共6页; 轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换较低的移不变水平和变换域系数较高的振荡性。为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复Contourlet-1.3轮廓波变换,并证明了该变换的移不变性质。在该变换的基... 展开更多; 关键词纹理图像检索基于映射的复Contourlet-1.3变换基于映射的复轮廓波变换检索率; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于复轮廓波变换的图像消噪被引量：5: 1; 作者陈新武龚俊斌刘玮田金文; 机构信阳师范学院物理电子工程学院华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期111-115,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572048/F010204); 文摘为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象,研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质,证明了对于高斯白噪声图像,该变换具有更好的分割能力和抑制能力,并在此基础上提出了一种基于该变换的图像消噪算法。该算法采用蒙特卡罗方法来确定门限收敛因子,并采用这些因子修正3σ准则,对变换域系数模值采用硬阈值处理。图像消噪实验结果表明:该消噪算法比基于实轮廓波变换的消噪算法,具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。; 关键词图像消噪复轮廓波变换蒙特卡罗法门限收敛因子峰值信噪比; Keywords image denoising complex contourlet transform Mento-Carlo method threshold convergence factors PSNR; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [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LS-SVM的复轮廓波变换的图像去噪被引量：1: 2; 作者赵杰贺光美张肖帅; 机构河北大学电子信息工程学院河北省数字医疗工程重点实验室; 出处《电视技术》北大核心 2015年第11期23-26,112,共5页; 基金河北省卫生厅科研基金项目(20120395) 河北省教育厅科学技术研究重点项目(ZD20131086) 河北大学中西部高校提升综合实力工程项目; 文摘针对传统的轮廓波变换图像去噪时引入边缘混叠现象,提出了复轮廓波变换(Complex Contourlet Transform,CCT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像去噪方法。该方法充分利用了复轮廓变换的平移不变性、多方向性以及LS-SVM的小样本学习能力,应用训练好的LS-SVM模型将含噪图像的CCT系数分为含噪点和非含噪点,进行去噪处理。仿真结果表明该算法有效保护图像边缘纹理信息,其峰值信噪比明显高于其他算法,并且具有良好的视觉效果。; 关键词图像去噪复轮廓波变换模糊逻辑 LS-SVM 软阈值; Keywords image denosing complex contourlet transform fuzzy logic LS-SVM soft threshold; 分类号 TP391 [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

题名基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪被引量：5: 3; 作者刘帅奇胡绍海肖扬; 机构北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期24-28,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572093) 教育部博士点基金资助项目(20050004016) 航空科学基金与航空电子系统射频综合仿真航空科技重点实验室联合资助项目(201120M5007); 文摘在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像的视觉效果.实验结果表明:相比使用小波-轮廓波加上Cycle Spinning去噪,本文算法的峰值信噪比提高2 dB,相比使用BLS-GMS去噪,本文的算法抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善.; 关键词复轮廓波变换高斯比例混合模型轮廓波(Contourlet)变换去噪合成孔径雷达图像去噪; Keywords complex contourlet transform gaussian mixture model contourlet de-nosing SAR image de-nosing; 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

题名基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制被引量：2: 4; 作者吴一全宋昱; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院光电控制技术重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期687-695,共9页; 基金国家自然科学基金项目(60872065) 光电控制技术重点实验室和航空科学基金项目(20105152026) +2 种基金江苏高校优势学科建设工程项目(2013年); 文摘针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。; 关键词信息处理技术红外搜索与跟踪弱小目标检测背景抑制复无下采样轮廓波变换 Gaussian小波支持向量回归; Keywords informationbackground suppression regressionprocessing technology infrared search and track infrared dim target detection nonsubsampled complex contourlet transform Gaussian wavelet support vector; 分类号 TN219 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于映射的复Contourlet-1.3纹理图像检索被引量：2: 5; 作者陈新武高岳马占卿郭建涛; 机构信阳师范学院物理电子工程学院洛阳师范学院物理与电子信息学院; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期83-88,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572048) 河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010B120009); 文摘轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换较低的移不变水平和变换域系数较高的振荡性。为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复Contourlet-1.3轮廓波变换,并证明了该变换的移不变性质。在该变换的基础上,采用子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra距离为相似度度量标准,提出了一种纹理图像检索方法。实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间相同的情况下,基于映射的复Contourlet-1.3检索系统比基于同样架构的实数轮廓波变换、实数Contourlet-2.3、基于映射的复轮廓波变换、基于映射的复Contourlet-2.3等检索系统有更高的检索率。; 关键词纹理图像检索基于映射的复Contourlet-1.3变换基于映射的复轮廓波变换检索率; Keywords texture image retrieval mapping-based contourlet-1.3 transform mapping-based contourlet transform retrieval rate; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于复轮廓波变换的图像消噪	陈新武龚俊斌刘玮田金文	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于LS-SVM的复轮廓波变换的图像去噪	赵杰贺光美张肖帅	《电视技术》北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪	刘帅奇胡绍海肖扬	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制	吴一全宋昱	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于映射的复Contourlet-1.3纹理图像检索	陈新武高岳马占卿郭建涛	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料