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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
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作者
徐胜男
陈桂友
池海
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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
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第3期580-582,共3页
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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。
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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
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Keywords
discrete wavelet transform
discrete wavelet frame transform
multifocus image fusion
color image
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
- 2
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作者
金飞
张占睦
芮杰
夏朝贵
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机构
解放军信息工程大学测绘学院
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出处
《海洋测绘》
2009年第6期48-51,共4页
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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。
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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
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Keywords
remote sensing image
tree-structure wavelet transforms
flame wavelet transforms
scale-based concurrent matrix
image segmentation
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分类号
P231.1
[天文地球—摄影测量与遥感]
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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
- 3
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作者
李秋华
李吉成
沈振康
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机构
国防科技大学ATR国家重点实验室
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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
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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。
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关键词
离散小波框架变换
特征融合
目标检测
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Keywords
discrete wavelet frame transform
feature fusion
target detection
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于系数关系共生矩阵和SVM的纹理分析
被引量：5
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作者
刘清
林土胜
王晓军
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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
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期128-132,共5页
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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)
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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。
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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
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Keywords
discrete wavelet frame transform
coefficient co-occurrence matrix
texture feature
support vector machine
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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