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基于视觉显著性加权与梯度奇异值最大的红外与可见光图像融合被引量：12: 1; 作者程博阳李婷王喻林《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期675-688,共14页; 为了综合利用红外与可见光图像的光谱显著性信息,同时提高融合图像的视觉对比度,本文提出了一种基于视觉显著性加权与梯度奇异值最大的红外与可见光图像融合方法。首先,该全新算法通过滚动引导剪切波变换作为多尺度分析工具,来获取图像... 展开更多; 关键词图像融合滚动引导剪切波变换显著性加权梯度奇异值; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法被引量：14: 2; 作者杨晓梅郭朝云 +2 位作者樊博罗月婉肖先勇《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期138-145,共8页; 为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结... 展开更多; 关键词暂态电能质量扰动检测奇异值分解奇异值梯度自适应阈值抗噪性; 在线阅读下载PDF 职称材料

叠前非局部平均滤波压制随机噪音被引量：10: 3; 作者胡新海欧阳永林 +2 位作者曾庆才王兴康敬程《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期87-91,共5页; 非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大... 展开更多; 关键词叠前非局部平均滤波自适应加权梯度域奇异值分解预选择去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

有效保持细节特征的快速非局部滤波方法被引量：4: 4; 作者许光宇檀结庆钟金琴《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期196-202,共7页; 非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出... 展开更多; 关键词非局部滤波梯度域奇异值分解图像特征预选择结构相似权系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视觉显著性加权与梯度奇异值最大的红外与可见光图像融合被引量：12: 1; 作者程博阳李婷王喻林; 机构中国空间技术研究院遥感卫星总体部; 出处《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期675-688,共14页; 基金国家重大航天工程。; 文摘为了综合利用红外与可见光图像的光谱显著性信息,同时提高融合图像的视觉对比度,本文提出了一种基于视觉显著性加权与梯度奇异值最大的红外与可见光图像融合方法。首先,该全新算法通过滚动引导剪切波变换作为多尺度分析工具,来获取图像的近似层分量与多方向细节层分量。其次,针对反映图像主体能量特征的近似层分量,采用视觉显著性加权融合作为其融合规则,该方法利用显著性加权系数矩阵指导图像内的光谱显著性信息有效融合,提高了融合图像的视觉观察度。此外,采用基于梯度奇异值最大原则来指导细节层分量的融合,该方法可以极大程度地将隐藏在两种源图像内的梯度特征还原到融合图像中,使融合图像具有更加清晰的边缘细节。为了验证本文算法的有效性,进行了5组独立的融合实验,最终的实验结果表明,本文算法融合图像的对比度更高,边缘细节更加丰富,并且相较于其它现有典型方法,AVG、IE、Q^(E)、SF、SD、SCD等客观参数指标分别提高了16.4%、3.9%、11.8%、17.1%、21.4%、10.1%,因此具有更加优良的视觉效果。; 关键词图像融合滚动引导剪切波变换显著性加权梯度奇异值; Keywords image fusion rolling guidance shearlet transform visual saliency weighted gradient singular value; 分类号 TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法被引量：14: 2; 作者杨晓梅郭朝云樊博罗月婉肖先勇; 机构四川大学电气信息学院国网宁夏电力有限公司电力科学研究院; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期138-145,共8页; 文摘为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结果。提出无参自适应阈值,进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理简单,无需进行前置滤波及参数调节。一系列仿真试验的对比分析结果表明,所提算法定位准确、抗干扰能力强,对过零点扰动也有较好的检测效果。通过对变电站实际暂态扰动数据的检测分析,进一步验证了所提算法的有效性。; 关键词暂态电能质量扰动检测奇异值分解奇异值梯度自适应阈值抗噪性; Keywords transient power quality disturbance detection singular value decomposition singular value gradient adaptive threshold anti-noise; 分类号 TM761 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名叠前非局部平均滤波压制随机噪音被引量：10: 3; 作者胡新海欧阳永林曾庆才王兴康敬程; 机构中国科学院大学中国科学院渗流流体力学研究所中国石油勘探开发研究院廊坊分院; 出处《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期87-91,共5页; 基金国家科技重大专项课题(2011ZX05013-001); 文摘非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。; 关键词叠前非局部平均滤波自适应加权梯度域奇异值分解预选择去噪; Keywords pre-stack nonlocal means method self-adaptive weighting singular value decomposition in gradient domain; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名有效保持细节特征的快速非局部滤波方法被引量：4: 4; 作者许光宇檀结庆钟金琴; 机构合肥工业大学计算机与信息学院合肥工业大学数学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期196-202,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61070227 No.60773043) 教育部科学技术研究重大项目(No.309017); 文摘非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。主要贡献有:(1)基于局部结构特征的鲁棒预选择方法;(2)相似集大小与滤波性能的关系以及相似子块的自动选取;(3)结构相似权系数的构造。利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时能有效地保持图像细节信息,取得滤波性能与运行速度之间较好的平衡。; 关键词非局部滤波梯度域奇异值分解图像特征预选择结构相似权系数; Keywords Nonlocal Means Filtering（NLMF） Singular Value Decomposition（SVD）in gradient domain image feature preselection structure similarity weight; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于视觉显著性加权与梯度奇异值最大的红外与可见光图像融合	程博阳李婷王喻林	《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法	杨晓梅郭朝云樊博罗月婉肖先勇	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	叠前非局部平均滤波压制随机噪音	胡新海欧阳永林曾庆才王兴康敬程	《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心	2014	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	有效保持细节特征的快速非局部滤波方法	许光宇檀结庆钟金琴	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料