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无下采样轮廓波变换纹理图像检索系统被引量：1: 1; 作者陈新武郭建涛《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第12期97-102,共6页; 针对基本轮廓波变换纹理检索系统检索率较低的问题,提出了一种无下采样轮廓波变换(NSCT)纹理图像检索系统。该系统采用的轮廓波变换由无下采样拉普拉斯金字塔级联无下采样方向滤波器构成,特征向量采用子带系数的能量和标准偏差连接而成;... 展开更多; 关键词无下采样轮廓波变换基本轮廓波变换纹理图像检索系统 Canberra距离; 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: 2; 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

基于方向区域的NSCT图像融合算法被引量：6: 3; 作者周生龙张涛 +2 位作者蒯多杰郑健周志勇《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期204-207,共4页; 提出一种新的基于方向区域的NSCT图像融合算法。算法首先对源图像进行NSCT分解,获得不同方向的高低频子带。其次对高低频系数,根据不同分解层的方向特性,按方向区域能量的规则进行融合。最后,通过反变换获得融合图像。该方法既保留了Con... 展开更多; 关键词图像融合无下采样轮廓波变换方向区域能量平移不变性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取: 4; 作者吴一全李海杰宋昱《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2015年第3期245-253,共9页; 为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后... 展开更多; 关键词卡通纹理分解无下采样轮廓波变换卫星云图边缘提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无下采样轮廓波变换纹理图像检索系统被引量：1: 1; 作者陈新武郭建涛; 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12期97-102,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572048); 文摘针对基本轮廓波变换纹理检索系统检索率较低的问题,提出了一种无下采样轮廓波变换(NSCT)纹理图像检索系统。该系统采用的轮廓波变换由无下采样拉普拉斯金字塔级联无下采样方向滤波器构成,特征向量采用子带系数的能量和标准偏差连接而成;以Canberra距离为相似度度量标准。比较了基于同样架构的基本轮廓波变换和NSCT纹理检索系统的性能。实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,NSCT检索系统比基本轮廓波变换检索系统具有更高的检索率;NSCT分解结构参数以及图像类型对于平均检索率也有较大的影响。; 关键词无下采样轮廓波变换基本轮廓波变换纹理图像检索系统 Canberra距离; Keywords non-subsampled contourlet transform basic contourlet transform texture image retrieval system Canberradistance; 分类号 TN911.7 [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: 2; 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

题名基于方向区域的NSCT图像融合算法被引量：6: 3; 作者周生龙张涛蒯多杰郑健周志勇; 机构中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院研究生院中国科学院苏州生物医学工程技术研究所(筹); 出处《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期204-207,共4页; 文摘提出一种新的基于方向区域的NSCT图像融合算法。算法首先对源图像进行NSCT分解,获得不同方向的高低频子带。其次对高低频系数,根据不同分解层的方向特性,按方向区域能量的规则进行融合。最后,通过反变换获得融合图像。该方法既保留了Contourlet变换方法的多尺度多方向特性,又具有移不变性。实验结果表明,提出的算法有效可行,对比常用的区域融合算法,获得了更好的融合效果。; 关键词图像融合无下采样轮廓波变换方向区域能量平移不变性; Keywords image fusion nonsubsampled contourlet transform directional region energy shift-invariant; 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

题名基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取: 4; 作者吴一全李海杰宋昱; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室; 出处《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2015年第3期245-253,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(60872065) 气象灾害省部共建教育部重点实验室开放基金资助项目(KLME1108) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发[2011]137号); 文摘为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。; 关键词卡通纹理分解无下采样轮廓波变换卫星云图边缘提取; Keywords cartoon texture decomposition non-subsampled contourlet transform satellite cloud images edge extraction; 分类号 P407.8 [天文地球—大气科学及气象学] 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	无下采样轮廓波变换纹理图像检索系统	陈新武郭建涛	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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
3	基于方向区域的NSCT图像融合算法	周生龙张涛蒯多杰郑健周志勇	《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取	吴一全李海杰宋昱	《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料