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题名一种基于无抽样小波变换的云阴影去除算法
被引量：3
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作者
陈奋
赵忠明
杨健
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机构
中国科学院遥感应用研究所国家遥感应用工程技术研究中心
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期185-187,共3页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2003AA135010)
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文摘
提出了一种基于无抽样小波变换的人机交互半自动云阴影去除算法。首先通过无抽样小波变换将图像分解成高频部分和低频部分,通过半自动人机交互方式在低频图像中将图像分割为云区域、阴影区域、清晰地物区域3个部分,然后对各个独立云阴影区域分别进行低频信息补偿和高频信息补偿,最后通过无抽样小波反变换得到一幅过渡平滑,并对图像细节保存完好地去除了云阴影的图像。实验结果表明,该方法能够取得比传统的直方图匹配更好的效果。
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关键词
阴影检测
阴影补偿
无抽样小波变换
直方图匹配
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Keywords
Shadow detection
Shadow compensation
Undecimated wavelet transform
Histogram match
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于无抽样小波变换和MCE训练的纹理分类
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作者
殷保忠
杨学志
张武松
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第32期65-68,142,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60672120)。~~
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文摘
提出了一种新的纹理分类的方法,该方法把基于无抽样小波变换的特征提取器和基于欧几里得距离的分类器进行了合并。把方差、偏态系数、峰态系数、三者的联合及谱直方图作为描述纹理图像不相重叠的图像窗的特征。一个使用线性转换矩阵的特征提取器对分类导向的特征做进一步的提取。利用基于欧几里得距离的分类器,每个纹理图像不相重叠的图像窗被确定到属于它的那一类。基于最小分类错误训练方法的特征提取器和分类器设计的合并使分类错误达到了最小化。使用该方法对25类BrodTex纹理图像进行了评估,分类精确度达到90%以上。
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关键词
纹理分类
无抽样小波变换
最小分类错误
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Keywords
texture classification
undecimated wavelet transform
Minimum Classification Error（MCE）
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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