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基于多尺度稀疏表示的图像融合方法被引量：10: 1; 作者首照宇胡蓉 +1 位作者欧阳宁张彤《计算机工程与设计》北大核心 2015年第1期232-235,共4页; 针对目前基于稀疏表示的常用图像融合算法计算复杂度高以及忽略图像局部特征的问题,提出多尺度稀疏表示(multi-scale sparse representation,MSR)的图像融合方法。充分利用小波多尺度分析较好突出图像局部特征的特点,将其和过完备稀疏... 展开更多; 关键词稀疏表示多尺度稀疏表示图像融合小波变换 K-SVD多尺度字典; 在线阅读下载PDF 职称材料

多尺度稀疏表示的Contourlet域图像去噪被引量：3: 2; 作者刘小妹夏平雷帮军《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第6期108-112,共5页; 提出了Contourlet域多尺度稀疏表示的自适应阈值图像去噪算法.首先,在分析了Contourlet域多尺度图像稀疏表示的基础上,提出了Contourlet域自适应阈值去噪算法;其次,详细地讨论了该算法选择不同的Contourlet域参数对图像去噪性能的影响,... 展开更多; 关键词图像去噪 CONTOURLET域多尺度稀疏表示小波变换阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度稀疏表示分割肾上腺肿瘤CT图像: 3; 作者柴汉超郭翌 +2 位作者汪源源曹万里孙福康《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S01期274-277,共4页; 肾上腺肿瘤的形状和肿瘤内统计信息是两个主要的临床诊断依据.本文提出了一种基于多尺度稀疏表示的肾上腺肿瘤自动分割方法.首先,利用多尺度稀疏表示和区域生长方法获取肿瘤初始轮廓.随后利用基于局部区域的水平集方法完成对肿瘤的分割... 展开更多; 关键词自动分割肾上腺肿瘤多尺度稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

加权多尺度卷积稀疏表示及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用被引量：6: 4; 作者王爽丁传仓 +2 位作者曹懿王报祥江星星《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期197-207,共11页; 故障特征精确提取是实现轴承故障诊断的重要环节。卷积稀疏表示能够刻画特征的移位不变特性,非常适用于滚动轴承故障特征提取。然而,卷积稀疏表示忽略了故障冲击特征的周期性及不同尺度下的信号特性差异,制约了其在谐波成分和背景噪声... 展开更多; 关键词加权多尺度卷积稀疏表示滚动轴承故障诊断故障特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度特征表示的城市道路检测被引量：15: 5; 作者李骏扬金立左 +1 位作者费树岷马军勇《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2578-2585,共8页; 基于图像的车辆周边场景分析是近来车辆主动安全的热门研究方向,但对于复杂路况的道路识别目前依然是一个难题。该文提出一种适用于城市复杂道路场景的单目视觉路面识别算法。该方法结合多尺度的稀疏编码,在大尺度上利用道路的局部纹理... 展开更多; 关键词模式识别路面识别路面纹理多尺度稀疏表示 K奇异值分解(K-SVD) 正交匹配追踪(OMP); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于超声心动图序列的胎儿左心室分割被引量：1: 6; 作者余力郭翌 +1 位作者汪源源陈萍《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S01期278-283,共6页; 基于胎儿超声心动图序列,提出对胎儿左心室分割算法.先人工获取胎儿超声心动图序列第一帧图像的左心室轮廓;对于后续图像序列,基于超声心动图序列的时空关联性,结合增强算法利用字典再分类的多尺度稀疏表示方法由前一帧的分割结果得到... 展开更多; 关键词超声心动图左心室多尺度稀疏表示字典再分类形态学分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度稀疏表示的图像融合方法被引量：10: 1; 作者首照宇胡蓉欧阳宁张彤; 机构桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室桂林电子科技大学信息与通信学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2015年第1期232-235,共4页; 基金国家自然科学基金项目(61363069 11271388) +8 种基金 2013GXNSFAA019331 2012GXNSFBA053014 2012GXNSFAA053231 2011GXNSFA018158) 201202ZD044 2013YB091); 文摘针对目前基于稀疏表示的常用图像融合算法计算复杂度高以及忽略图像局部特征的问题,提出多尺度稀疏表示(multi-scale sparse representation,MSR)的图像融合方法。充分利用小波多尺度分析较好突出图像局部特征的特点,将其和过完备稀疏表示有效结合;待融合图像在小波解析域中进行小波多层分解,对每个尺度的特征运用K-SVD(kernel singular value decomposition)多尺度字典进行OMP(orthogonal matching pursuit)稀疏编码,并在小波域中各个尺度中进行融合。实验结果表明,与传统的小波变换、轮廓波变换、稀疏表示融合算法相比,该算法更能保证图像局部特征的完整性,实现更好的性能。; 关键词稀疏表示多尺度稀疏表示图像融合小波变换 K-SVD多尺度字典; Keywords sparse representation multi-scale sparse representation image fusiom wavelet transformi multi-scale K-SVD dictionary; 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

题名多尺度稀疏表示的Contourlet域图像去噪被引量：3: 2; 作者刘小妹夏平雷帮军; 机构三峡大学智能视觉与图像信息研究所三峡大学计算机与信息学院; 出处《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第6期108-112,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61272237) 楚天学者科研基金项目(KJ2012B001); 文摘提出了Contourlet域多尺度稀疏表示的自适应阈值图像去噪算法.首先,在分析了Contourlet域多尺度图像稀疏表示的基础上,提出了Contourlet域自适应阈值去噪算法;其次,详细地讨论了该算法选择不同的Contourlet域参数对图像去噪性能的影响,并比较了在等同的条件下Contourlet域与Wavelet域的去噪效果.实验结果表明,本文算法以及选择合适的Contourlet域参数进行图像去噪能有效地抑制图像噪声、保留边缘和轮廓信息.; 关键词图像去噪 CONTOURLET域多尺度稀疏表示小波变换阈值; Keywords image denoising Contourlet domain multiscale sparse representation wavelet transform threshold; 分类号 TN391.9 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度稀疏表示分割肾上腺肿瘤CT图像: 3; 作者柴汉超郭翌汪源源曹万里孙福康; 机构复旦大学电子工程系上海交通大学医学院附属瑞金医院泌尿外科; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S01期274-277,共4页; 基金国家自然科学基金(61401102) 上海市科委扬帆计划(14YF1400300)资助项目; 文摘肾上腺肿瘤的形状和肿瘤内统计信息是两个主要的临床诊断依据.本文提出了一种基于多尺度稀疏表示的肾上腺肿瘤自动分割方法.首先,利用多尺度稀疏表示和区域生长方法获取肿瘤初始轮廓.随后利用基于局部区域的水平集方法完成对肿瘤的分割.本方法与传统的手工勾勒初始轮廓、单字典自动获取初始轮廓,再用同样的水平集分割这两种方法比较.实验表明本方法分割结果更为准确.该方法提高了肾上腺肿瘤分割的自动化程度,可以为医生获取诊断信息提供更加便利的手段.; 关键词自动分割肾上腺肿瘤多尺度稀疏表示; Keywords automatic segmentation adrenal tumor multi-scale sparse representation; 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

题名加权多尺度卷积稀疏表示及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用被引量：6: 4; 作者王爽丁传仓曹懿王报祥江星星; 机构苏州城市学院智能制造与智慧交通学院苏州大学轨道交通学院苏州科技大学机械工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期197-207,共11页; 基金国家自然科学基金(52205119) 江苏省自然科学基金(BK20220497) 中国博士后科学基金(2023M732535)项目资助。; 文摘故障特征精确提取是实现轴承故障诊断的重要环节。卷积稀疏表示能够刻画特征的移位不变特性,非常适用于滚动轴承故障特征提取。然而,卷积稀疏表示忽略了故障冲击特征的周期性及不同尺度下的信号特性差异,制约了其在谐波成分和背景噪声等干扰下的特征提取能力。因此,提出了加权多尺度卷积稀疏表示用于分离振动信号中的周期性故障冲击特征,从而实现轴承故障诊断。在构建的稀疏表示模型中,利用多尺度变换将原始信号转换到不同尺度下,并在不同尺度下采用不同权重系数以达到抑制谐波成分等干扰的目的。同时,为了凸显故障冲击特征,建立了约束故障特征稀疏系数周期性的正则项,提高冲击特征分离能力。此外,引入交替方向乘子法和受控极小化方法推导出迭代求解算法。最后,通过分析提取特征的波形、包络谱及两种故障信息定量评估指标,验证了提出方法拥有优异的轴承复合故障冲击特征提取和诊断能力。; 关键词加权多尺度卷积稀疏表示滚动轴承故障诊断故障特征提取; Keywords weighted multiscale convolutional sparse representation rolling bearing fault diagnosis fault feature extraction; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度特征表示的城市道路检测被引量：15: 5; 作者李骏扬金立左费树岷马军勇; 机构东南大学自动化学院光电控制技术重点实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2578-2585,共8页; 基金航空科学基金(20115169016) 国家省部级基金江苏省自然科学基金(BK20131296)资助课题; 文摘基于图像的车辆周边场景分析是近来车辆主动安全的热门研究方向,但对于复杂路况的道路识别目前依然是一个难题。该文提出一种适用于城市复杂道路场景的单目视觉路面识别算法。该方法结合多尺度的稀疏编码,在大尺度上利用道路的局部纹理信息,在较小尺度,特别是中等尺度上利用空间上下文信息,对车辆的可行驶区域进行识别。实验表明,该方法提高了道路与周边环境中相似纹理的区分能力;在铺设良好的结构化道路,或者车道线、路界缺失,光照复杂的道路场景中,该方法都取得了较好的检测结果。; 关键词模式识别路面识别路面纹理多尺度稀疏表示 K奇异值分解(K-SVD) 正交匹配追踪(OMP); Keywords Pattern recognition Road detection Road texture Multi-scale sparse representation K-Singular ValueDecomposition （K-SVD） Orthogonal Matching Pursuit （OMP）; 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

题名基于超声心动图序列的胎儿左心室分割被引量：1: 6; 作者余力郭翌汪源源陈萍; 机构复旦大学电子工程系上海市第一妇婴保健院B超室; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S01期278-283,共6页; 基金国家自然科学基金(61401102)资助项目; 文摘基于胎儿超声心动图序列,提出对胎儿左心室分割算法.先人工获取胎儿超声心动图序列第一帧图像的左心室轮廓;对于后续图像序列,基于超声心动图序列的时空关联性,结合增强算法利用字典再分类的多尺度稀疏表示方法由前一帧的分割结果得到当前帧的心室内外各尺度敏感字典和各尺度的权重;由各尺度心室内外敏感字典及权重对当前帧图像分类,获得判别图像;用形态学的方法对判别图像进行分割并对产生的泄露区域进行去除.实验用11例(每例40帧图像)胎儿超声心动图序列进行算法验证,结果表明:该算法能取得较好的判别图像,具有良好的左心室分割性能,其中豪斯多夫距离为3.6mm、平均绝对距离为0.9mm、戴斯系数为86%.因此,本文提出的多尺度稀疏表示字典再分类形态学算法能够有效地对胎儿左心室进行分割.; 关键词超声心动图左心室多尺度稀疏表示字典再分类形态学分割; Keywords echocardiographic sequences left ventricles multi-scale sparse representation dictionary classification morphologic segmentation; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多尺度稀疏表示的图像融合方法	首照宇胡蓉欧阳宁张彤	《计算机工程与设计》北大核心	2015	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多尺度稀疏表示的Contourlet域图像去噪	刘小妹夏平雷帮军	《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多尺度稀疏表示分割肾上腺肿瘤CT图像	柴汉超郭翌汪源源曹万里孙福康	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	加权多尺度卷积稀疏表示及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用	王爽丁传仓曹懿王报祥江星星	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多尺度特征表示的城市道路检测	李骏扬金立左费树岷马军勇	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2014	15	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于超声心动图序列的胎儿左心室分割	余力郭翌汪源源陈萍	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料