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基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法被引量：12: 1; 作者徐胜男陈桂友池海《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第3期580-582,共3页; 提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属... 展开更多; 关键词离散小波变换离散小波框架变换多聚焦图像融合彩色图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法被引量：4: 2; 作者李振华敬忠良 +1 位作者孙韶媛刘刚《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期557-560,共4页; 为解决多聚焦图像融合问题,提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法:首先,对各原图像进行NWF变换;然后,根据变换后系数计算图像的对比度量测,融合处理为基于对比度量测的系数选取过程,并对选取后的系数进行一致性校验;最后... 展开更多; 关键词图像融合多聚焦图像不可分离小波框架变换图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于离散小波框架变换的遥感影像薄云去除: 3; 作者蒋立辉张晓东陈奋《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期301-304,共4页; 遥感影像可见光波段受云层变化影响较大,如何有效去除云的影响是遥感图像处理中的一个重要问题.本文提出了一种基于离散小波框架变换的薄云去除算法.在小波框架变换多尺度分析的基础上,算法在低频图像上将云区和清晰区区分出来,并进行... 展开更多; 关键词薄云去除小波框架变换多尺度分析图像对比度增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可逆整数小波变换的图像无损压缩被引量：3: 4; 作者钱昌松刘志刚 +1 位作者刘代志赵克《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第23期89-91,191,共4页; 基于可逆整数小波变换(RITIWT:ReversibleInteger-to-IntegerWaveletTransform)的图像无损压缩已经成为图像压缩领域的研究热点。在对相关文献进行综合分析的基础上,首先回顾了RITIWT发展历史中的几个有影响力的小波变换框架及其在无损... 展开更多; 关键词可逆整数小波变换无损图像压缩提升小波一般化可逆整数小波变换框架图像压缩技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于树型小波变换和尺度共生矩阵的居民地提取被引量：1: 5; 作者金飞张占睦 +1 位作者芮杰夏朝贵《海洋测绘》 2009年第6期48-51,共4页; 利用基于树型框架小波变换和尺度共生矩阵的方法对遥感影像中居民地进行识别提取。通过非完全树型框架小波变换把图像变换到不同的尺度层上,然后在不同尺度层之间,提取相互依存的尺度共生矩阵信息,进而形成居民地的纹理特征。实验结果表... 展开更多; 关键词遥感影像树型小波变换离散框架小波变换尺度共生矩阵图像分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测被引量：9: 6; 作者李秋华李吉成沈振康《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1557-1560,共4页; 针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的... 展开更多; 关键词离散小波框架变换特征融合目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于系数关系共生矩阵和SVM的纹理分析被引量：5: 7; 作者刘清林土胜王晓军《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期128-132,共5页; 纹理是图像中非常重要的特征。提出了一种新的纹理特征提取算法,即对纹理图像进行离散小波框架变换后,利用同一变换尺度下的小波高频系数与低频系数之间的依存关系信息,构造系数共生矩阵,在此基础上进行纹理特征提取,而不是独立地提取... 展开更多; 关键词离散小波框架变换系数共生矩阵纹理特征支撑向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

医学超声图像分割的一种新方法被引量：4: 8; 作者陈志彬张启辉 +1 位作者邱天爽刘颖《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期650-655,共6页; 有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。实验表明,对于不同的医学超声图... 展开更多; 关键词超声图像分割树型框架小波变换尺度共生矩阵主分量分析自组织神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法被引量：12: 1; 作者徐胜男陈桂友池海; 机构济南广播电视大学信息技术学院山东大学控制科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第3期580-582,共3页; 文摘提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。; 关键词离散小波变换离散小波框架变换多聚焦图像融合彩色图像; Keywords discrete wavelet transform discrete wavelet frame transform multifocus image fusion color image; 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

题名基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法被引量：4: 2; 作者李振华敬忠良孙韶媛刘刚; 机构上海交通大学电子信息与电气工程学院航空航天信息与控制研究所; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期557-560,共4页; 基金国家自然科学基金(60375008) 航空科学基金(02D57003) +2 种基金高校博士点基金(20020248) 航天支撑技术基金(2003-1.302); 文摘为解决多聚焦图像融合问题,提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法:首先,对各原图像进行NWF变换;然后,根据变换后系数计算图像的对比度量测,融合处理为基于对比度量测的系数选取过程,并对选取后的系数进行一致性校验;最后,对组合后的系数进行NWF逆变换,得到融合后的图像.实验结果表明,该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题.; 关键词图像融合多聚焦图像不可分离小波框架变换图像处理; Keywords Algorithms Error analysis Focusing Performance Wavelet transforms; 分类号 TP391.4 [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

题名基于离散小波框架变换的遥感影像薄云去除: 3; 作者蒋立辉张晓东陈奋; 机构中国民用航空学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期301-304,共4页; 基金国家高技术研究发展计划(863)-No.2003AA135010; 文摘遥感影像可见光波段受云层变化影响较大,如何有效去除云的影响是遥感图像处理中的一个重要问题.本文提出了一种基于离散小波框架变换的薄云去除算法.在小波框架变换多尺度分析的基础上,算法在低频图像上将云区和清晰区区分出来,并进行均值匹配.然后对于小波高频系数在不同尺度上进行不同程度的增强;对同一尺度的系数进行非线性处理以增加对比度,最后通过反变换得到去云后的图像.实验表明,该算法能有效地去除薄云,增强图像对比度,减小噪声的增强幅度,使结果图像具有很好的视觉效果.; 关键词薄云去除小波框架变换多尺度分析图像对比度增强; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可逆整数小波变换的图像无损压缩被引量：3: 4; 作者钱昌松刘志刚刘代志赵克; 机构西安市第二炮兵工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第23期89-91,191,共4页; 文摘基于可逆整数小波变换(RITIWT:ReversibleInteger-to-IntegerWaveletTransform)的图像无损压缩已经成为图像压缩领域的研究热点。在对相关文献进行综合分析的基础上,首先回顾了RITIWT发展历史中的几个有影响力的小波变换框架及其在无损压缩中的应用,然后对目前应用于图像无损压缩领域的几种重要的RITIWT方法进行了总结,论述了基于可逆整数小波变换的图像无损压缩方法需要解决的若干问题,最后对基于RITIWT的图像无损压缩问题研究提出了一些展望。; 关键词可逆整数小波变换无损图像压缩提升小波一般化可逆整数小波变换框架图像压缩技术; Keywords Reversible Integer -to -Integer Wavelet Transform(RITIWT ),lossless image compression,lifting wavelet,generalized reversible integer-to-integer wavelet transform framework; 分类号 TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于树型小波变换和尺度共生矩阵的居民地提取被引量：1: 5; 作者金飞张占睦芮杰夏朝贵; 机构解放军信息工程大学测绘学院; 出处《海洋测绘》 2009年第6期48-51,共4页; 文摘利用基于树型框架小波变换和尺度共生矩阵的方法对遥感影像中居民地进行识别提取。通过非完全树型框架小波变换把图像变换到不同的尺度层上,然后在不同尺度层之间,提取相互依存的尺度共生矩阵信息,进而形成居民地的纹理特征。实验结果表明,用基于小波的尺度共生矩阵的方法对居民地有较好的提取结果。; 关键词遥感影像树型小波变换离散框架小波变换尺度共生矩阵图像分割; Keywords remote sensing image tree-structure wavelet transforms flame wavelet transforms scale-based concurrent matrix image segmentation; 分类号 P231.1 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测被引量：9: 6; 作者李秋华李吉成沈振康; 机构国防科技大学ATR国家重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1557-1560,共4页; 文摘针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。; 关键词离散小波框架变换特征融合目标检测; Keywords discrete wavelet frame transform feature fusion target detection; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于系数关系共生矩阵和SVM的纹理分析被引量：5: 7; 作者刘清林土胜王晓军; 机构华南理工大学电子与信息工程学院井冈山大学工学院; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期128-132,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60472006) 广东省自然科学基金团队研究项目(04205783) 江西省教育厅2008年度科技计划资助项目(GJJ08414); 文摘纹理是图像中非常重要的特征。提出了一种新的纹理特征提取算法,即对纹理图像进行离散小波框架变换后,利用同一变换尺度下的小波高频系数与低频系数之间的依存关系信息,构造系数共生矩阵,在此基础上进行纹理特征提取,而不是独立地提取各子带系数特征。考虑支撑向量机(SVM)在小样本数据库和泛化能力方面的优势,在分类实验中采用支撑向量机分类器,实验结果表明,基于这种共生矩阵特征提取分类算法能得到很好的分类结果。; 关键词离散小波框架变换系数共生矩阵纹理特征支撑向量机; Keywords discrete wavelet frame transform coefficient co-occurrence matrix texture feature support vector machine; 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

题名医学超声图像分割的一种新方法被引量：4: 8; 作者陈志彬张启辉邱天爽刘颖; 机构大连理工大学电子与信息工程学院大连医科大学附属第二医院; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期650-655,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.30170259 No.30570475 +2 种基金 No.60372081) 辽宁省科学技术基金资助项目(No.2001101057)。; 文摘有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。实验表明,对于不同的医学超声图像,应用本研究方法均可得到比较清晰的分割结果,且显著地提高了分割图像的对比度,这对于固有对比度较低的医学超声图像来说不啻一种很有效的图像分割新方法,为临床诊断提供新的借鉴。; 关键词超声图像分割树型框架小波变换尺度共生矩阵主分量分析自组织神经网络; Keywords medical ultrasonic image segmentation tree-structured frame-wavelet transform scale co-occurrence matrix principal component analysis self-organizing neural network; 分类号 R318.08 [医药卫生—生物医学工程]; 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	基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法	徐胜男陈桂友池海	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2005	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法	李振华敬忠良孙韶媛刘刚	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于离散小波框架变换的遥感影像薄云去除	蒋立辉张晓东陈奋	《信号处理》 CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于可逆整数小波变换的图像无损压缩	钱昌松刘志刚刘代志赵克	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2004	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于树型小波变换和尺度共生矩阵的居民地提取	金飞张占睦芮杰夏朝贵	《海洋测绘》	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测	李秋华李吉成沈振康	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2005	9	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于系数关系共生矩阵和SVM的纹理分析	刘清林土胜王晓军	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	医学超声图像分割的一种新方法	陈志彬张启辉邱天爽刘颖	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2006	4	在线阅读下载PDF 职称材料