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基于小波域HMT模型的寻北数据去噪方法研究
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作者 邹向阳 陈家斌 +1 位作者 徐建华 邹益民 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期245-248,共4页
提出一种基于小波域隐Markov树(HMT)模型的寻北数据去噪新方法。该方法利用HMT模型对信号小波系数的相关性进行建模,通过EM算法对信号小波域的HMT模型参数进行估计,然后进行信号去噪。对实测寻北数据进行去噪表明,该方法比用db4小波阈... 提出一种基于小波域隐Markov树(HMT)模型的寻北数据去噪新方法。该方法利用HMT模型对信号小波系数的相关性进行建模,通过EM算法对信号小波域的HMT模型参数进行估计,然后进行信号去噪。对实测寻北数据进行去噪表明,该方法比用db4小波阈值法能获得更高的信噪比。 展开更多
关键词 小波域模型 EM算法 寻北 信号去噪
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基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱遥感影像纹理分割技术研究 被引量:3
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作者 彭玲 赵忠明 +1 位作者 杨健 马江林 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2006年第4期561-564,共4页
遥感图像纹理信息丰富,需要进行有效的纹理特征描述.小波域隐马尔可夫树(HM T)模型提供了一种有效的纹理特征提取方法.简述了HM T模型及分割思想,并在此基础上针对多光谱遥感图像,探索更好的纹理描述方法.通过适当的数学变换,得到多光... 遥感图像纹理信息丰富,需要进行有效的纹理特征描述.小波域隐马尔可夫树(HM T)模型提供了一种有效的纹理特征提取方法.简述了HM T模型及分割思想,并在此基础上针对多光谱遥感图像,探索更好的纹理描述方法.通过适当的数学变换,得到多光谱遥感影像在不同角度下的描述:H—S—I分量和最大主成分分量.研究比较各分量特性并应用HM T模型,得到不同分量下纹理分割结果.实验表明,利用多光谱信息可有效地提高分割质量. 展开更多
关键词 纹理特征 小波隐马尔可夫树模型(HMT) 多光谱 图像分割
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小波域隐Markov树模型的图像去噪快速算法 被引量:2
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作者 郭小卫 田铮 刘保利 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期457-462,共6页
小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进... 小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进行粗分类,在此基础上,不同类别的小波系数被分别建模,并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数,从而提高了模型的精度,同时减小了训练算法的计算量。对于含复杂场景或纹理的图像,提出了基于方差粗分类的训练算法,也能有效地提高模型精度。对自然图像和SAR图像的去噪实验表明,采用粗分类训练算法的HMT去噪模型的去噪效果在客观指标上优于现有的HMT去噪模型。 展开更多
关键词 小波隐Markov树模型(HMT) 小波变换 图像去噪 粗分类
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基于上下文和隐类属的小波域马尔可夫随机场SAR图像分割 被引量:9
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作者 张强 吴艳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期211-215,共5页
该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构... 该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型——以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。 展开更多
关键词 SAR图像分割 多尺度分割 小波混合长拖尾模型 隐类属马尔可夫随机场 上下文模型
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基于边缘分割与改进CNN的CT影像预诊断技术
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作者 董聪慧 岳晓磊 马朋朋 《电子设计工程》 2024年第21期146-150,共5页
针对基于图像识别的智能预诊断精确度较低的问题,文中提出了一种融合边缘分割与改进CNN的CT影像预诊断算法。在Bandelet变换的基础上构建WTS-MRF模型,并采用分割递归算法对CT影像的特征区域进行处理,进而设计出基于决策输出补偿的Faster... 针对基于图像识别的智能预诊断精确度较低的问题,文中提出了一种融合边缘分割与改进CNN的CT影像预诊断算法。在Bandelet变换的基础上构建WTS-MRF模型,并采用分割递归算法对CT影像的特征区域进行处理,进而设计出基于决策输出补偿的Faster R-CNN预诊断识别算法。同时还利用了脑出血、肺结核和肾结石等典型病例影像的数据样本,通过设置对比实验验证了该算法的预诊断可靠性。相较于同类预诊断识别方法,所提算法的准确率提升了6%,CT影像的分割准确率平均值为90%,预诊断识别精确率的平均值则可达96.9%。故其性能优于同类文献对比算法,能为基于人工智能的CT影像预诊断技术发展提供一定的理论支撑。 展开更多
关键词 边缘分割 CT影像预诊断 快速区卷积神经网络 小波树结构的马尔可夫场模型
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基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割 被引量:1
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作者 侯彪 刘凤 +1 位作者 焦李成 包慧东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1492-1500,共9页
本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型(WHMT)的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特点,利用上下尺度像素之间以及本层邻域像素的马尔科夫性,标... 本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型(WHMT)的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特点,利用上下尺度像素之间以及本层邻域像素的马尔科夫性,标记出图像的一致性区域和边缘区域,将一致性区域固定,类标直接下传到下一尺度,边缘区域则利用邻域信息确定出上文权值背景传播到下一尺度,与下尺度一起共同指导图像分割,从而很好的保持了区域均匀性和边缘准确性.同时根据纹理图像区域聚集性的特性,利用基于多项式展开和置信区间交叉(LPA-ICI)方法找出各类区域聚集的物理位置中心,融入上下文权值背景中,使得指导分割策略能够更好的进行.实验表明,对于合成纹理图像来说,本文提出的多尺度融合算法在均匀区域内部及区域边界都大为改善,而且无须进行参数的训练,使算法快速的完成. 展开更多
关键词 多尺度纹理图像分割 马尔科夫性 小波隐马尔科夫树模型(WHMT) 多尺度窗口固定传播 位置信息 多项式展开和置信区间交叉(LPA-ICI) 融合
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