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基于模糊局部信息C均值的太赫兹图像目标检测 被引量:6
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作者 江天 沈会良 +2 位作者 杨冬晓 刘建军 邹哲 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期289-294,共6页
为了克服返波管太赫兹连续波成像系统所获取图像存在的对比度低、干涉条纹强等缺陷,较好地区分出目标和背景,避开不规则干涉条纹的干扰,采用基于模糊局部信息C均值的聚类算法用于目标检测,并针对太赫兹图像性质,对其中的隶属度函数进行... 为了克服返波管太赫兹连续波成像系统所获取图像存在的对比度低、干涉条纹强等缺陷,较好地区分出目标和背景,避开不规则干涉条纹的干扰,采用基于模糊局部信息C均值的聚类算法用于目标检测,并针对太赫兹图像性质,对其中的隶属度函数进行了改进。结果表明,新的聚类分割算法适用于具有不规则条纹干扰下的太赫兹连续波图像,能较好地提取出图像中的目标,较经典图像聚类算法具有更好的目标检测精度。 展开更多
关键词 图像处理 太赫兹连续波成像 聚类 模糊局部信息 隶属度加权
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基于模糊局部信息C均值的SAR图像变化检测 被引量:2
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作者 刘瑞 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 Nikola Kasabov 《激光杂志》 北大核心 2015年第11期28-31,共4页
变化检测本质上可以看作是对变化区域和非变化区域的聚类问题。针对未考虑邻域信息的模糊C均值聚类算法容易受到噪声影响,本文提出了一种基于模糊局部信息C均值聚类(FLICM)的变化检测方法。考虑到比值法得到的差异影像中还有加性噪声对... 变化检测本质上可以看作是对变化区域和非变化区域的聚类问题。针对未考虑邻域信息的模糊C均值聚类算法容易受到噪声影响,本文提出了一种基于模糊局部信息C均值聚类(FLICM)的变化检测方法。考虑到比值法得到的差异影像中还有加性噪声对检测的影响,本文采用字典去噪方法,利用稀疏表达去除加性噪声,从而提高检测精度。该算法首先利用比值法构造差分影像,然后用Gabor字典对图像进行去噪,最后通过模糊局部信息C均值对图像进聚类,获得变化区域。为验证本文算法是否有效,本文选用了两个不同地区的多时相SAR图像,研究结果表明,与其他算法的实验比较,本文提出的方法有较高的检测精度。 展开更多
关键词 SAR 变化检测 模糊局部信息C均值聚类 Gabor字典去噪
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鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法研究
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作者 蔡秀梅 刘笑 吴成茂 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第1期148-157,共10页
针对现有的总变分模糊聚类分割算法在强噪声干扰图像分割中难以获得准确有效分割结果的不足,提出了鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法。该算法首先在鲁棒模糊聚类分割算法的目标函数中引入了总广义变分(TGV)正则化,消除图像中不需要的... 针对现有的总变分模糊聚类分割算法在强噪声干扰图像分割中难以获得准确有效分割结果的不足,提出了鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法。该算法首先在鲁棒模糊聚类分割算法的目标函数中引入了总广义变分(TGV)正则化,消除图像中不需要的噪声和伪影;其次引入局部空间信息、局部灰度信息以及非均匀隶属函数从而构造一个新的模糊局部信息因子,在保证噪声抑制的同时保留图像中更多细节信息;最后将改进的聚类算法推广至核空间,使原空间线性不可分的像素样本点变成线性可分或近似线性可分,从而更好地给每个像素分配更高的隶属度。实验结果表明,与现有的总变分模糊聚类分割算法相比,建议算法在强高斯噪声干扰情况下的分割精度提高了14.7%,对强高斯噪声有较好的鲁棒性以及分割性能。 展开更多
关键词 图像分割 模糊聚类 局部空间信息 局部灰度信息 模糊局部信息因子
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基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割 被引量:2
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作者 吴诗婳 吴一全 +2 位作者 周建江 孟天亮 戴一冕 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期21-31,共11页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SA... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确. 展开更多
关键词 河流检测 SAR图像分割 SHEARLET变换 Krawtchouk矩不变量 模糊局部信息C均值聚类
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基于图像增强和融合的SAR图像变化检测 被引量:2
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作者 贺金鑫 赵锐敏 +2 位作者 罗文宝 李青翼 刘瑞辰 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2023年第2期217-226,共10页
为提高合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的准确率和鲁棒性,提出了一种基于图像增强和融合的无监督SAR图像变化检测方法。为获得较好的背景噪声抑制、变化区域增强和边缘保持效果,在对原始SAR图像进行自适应图像... 为提高合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的准确率和鲁棒性,提出了一种基于图像增强和融合的无监督SAR图像变化检测方法。为获得较好的背景噪声抑制、变化区域增强和边缘保持效果,在对原始SAR图像进行自适应图像增强的基础上构造对数比和均值比差异图,采用低频小波系数加权平均和按最小局部能量选取高频小波系数的融合策略对上述差异图进行图像融合。实验结果表明,融合后的差异图结合模糊局部信息C均值聚类在不同的数据集上均取得了较高的检测准确率和Kappa系数,鲁棒性较强,可广泛应用于SAR图像变化检测领域。 展开更多
关键词 图像变化检测 图像增强 图像融合 模糊局部信息C均值聚类 合成孔径雷达
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基于网点核心—边缘模型的网目调印品光谱反射率预测算法
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作者 刘海燕 黄晔 《数字印刷》 北大核心 2019年第4期32-37,共6页
为了更加精确地预测印刷品的颜色信息,本研究基于单个网点核心—边缘模型、印刷品光散射现象、Lambert-Beer定律和模糊局部信息C均值算法,建立了一种网目调光谱反射率预测算法。并分别采用该算法、光谱Murray-Davis模型和经典核心—边... 为了更加精确地预测印刷品的颜色信息,本研究基于单个网点核心—边缘模型、印刷品光散射现象、Lambert-Beer定律和模糊局部信息C均值算法,建立了一种网目调光谱反射率预测算法。并分别采用该算法、光谱Murray-Davis模型和经典核心—边缘模型预测网目调光谱反射率,与印刷品实际测量的光谱反射率作对比验证实验。结果表明:本研究算法得到的网目调光谱反射率曲线与实测光谱反射率更加吻合,色差ΔEab均小于6,达到了很好的颜色预测效果,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 Murray-Davies模型 Lambert-Beer定律 模糊局部信息C均值算法 核心—边缘模型
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