检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

高斯型点扩展函数估计的最近邻算法被引量：8: 1; 作者李蕊陶青川 +2 位作者何小海罗代升吕成淮《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期97-101,111,共6页; 本文针对计算光学切片中的最近邻算法提出了一种改进算法。通过小波变换计算出高斯点扩展函数的方差值,再根据相邻图像成像及高斯函数特性,得出所需的高斯型层间点扩展函数。同时,文章还给出了两种高斯型层间点扩展函数方差的获得方式... 展开更多; 关键词计算光学切片最近邻算法高斯型点扩展函数小波变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF神经网络的COSM图像复原算法被引量：6: 2; 作者贺可鑫何小海 +1 位作者陶青川王宇《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期78-80,85,共4页; 在计算光学切片显微技术成像中,每幅切片图像都要受到其他离焦层信息的干扰,引起图像模糊。针对此问题提出了一种基于RBF神经网络的复原算法,利用神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊信息的模糊三... 展开更多; 关键词图像复原神经网络计算光学切片显微技术非线性映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Markov随机场的自适应正则化三维显微图像复原被引量：4: 3; 作者张菊何小海 +2 位作者陶青川张敏李蕊《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1272-1276,共5页; 提出了基于马尔可夫随机场模型的正则化因子自适应调整三维显微图像复原算法,并用模拟序列样本和真实生物样本进行了实验.为了保持复原图像的边缘等细节信息,以Markov随机场模型作为图像的先验概率模型,对代价函数添加边缘约束惩罚项.其... 展开更多; 关键词图像复原边缘保持 MARKOV随机场高斯点扩展函数计算光学切片显微术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换的深度预测复原算法研究被引量：2: 4; 作者张敏何小海 +2 位作者陶青川李蕊余艳梅《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1754-1758,共5页; 提出了一种基于小波变换的深度预测算法,并将此算法应用于计算光学切片的图像复原.对序列图进行一层小波分解,然后确定阈值和预测规则,对序列图进行预测.根据预测结果进行小波反变换,将图像复原.实验表明:小波系数应取三个高频分量的绝... 展开更多; 关键词图像复原小波变换计算光学切片深度预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

小波变换在三维EM图像复原中的应用被引量：1: 5; 作者何小海陶青川 +2 位作者张敏张菊孟雷《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期169-171,238,共4页; 提出了一种新的基于小波变换的三维EM(Expectation Maximum)图像复原算法,并将该算法用于显微光学切片的图像复原中。该算法分别在傅里叶域和小波域内交替进行,在傅里叶域进行解卷积,在小波域进行去噪。实验表明,通过对参数的合理选取,... 展开更多; 关键词图像复原小波变换 EM算法计算光学切片显微术(COSM); 在线阅读下载PDF 职称材料

调整EM算法结合加权小波在COSM中的应用被引量：2: 6; 作者孙贵凡何小海陶青川《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期205-207,共3页; 用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把调整EM算法与加权小波相结合的算法。该算法先对加权小波系数进行调整,再用调整EM算法进行迭代复... 展开更多; 关键词图像复原小波变换调整EM算法计算光学切片显微成像; 在线阅读下载PDF 职称材料

维纳滤波和调整EM算法在COSM中的应用: 7; 作者王海凤何小海 +1 位作者孙贵凡贺可鑫《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第15期180-183,共4页; 用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把维纳滤波和调整EM算法相结合的算法。该算法首先利用加权小波去除图像的部分离焦模糊,再用维纳滤... 展开更多; 关键词图像复原加权小波维纳滤波调整EM算法计算光学切片显微成像; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯型点扩展函数估计的最近邻算法被引量：8: 1; 作者李蕊陶青川何小海罗代升吕成淮; 机构四川大学电子信息学院; 出处《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期97-101,111,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60372079); 文摘本文针对计算光学切片中的最近邻算法提出了一种改进算法。通过小波变换计算出高斯点扩展函数的方差值,再根据相邻图像成像及高斯函数特性,得出所需的高斯型层间点扩展函数。同时,文章还给出了两种高斯型层间点扩展函数方差的获得方式及获得过程,对最近邻算法中的加权因子的取值范围做出了讨论,对传统的最近邻算法做出了改进。实验表明,本算法能够更有效地复原符合最近邻要求的切片图像。在点扩展函数未知的情况下,复原效果要优于传统方法。; 关键词计算光学切片最近邻算法高斯型点扩展函数小波变换; Keywords COSM Nearest-neighbors subtraction algorithm Gaussian point spread function Wavelet transform; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF神经网络的COSM图像复原算法被引量：6: 2; 作者贺可鑫何小海陶青川王宇; 机构四川大学电子信息学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期78-80,85,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60372079) 教育部科学技术研究重点项目(107094); 文摘在计算光学切片显微技术成像中,每幅切片图像都要受到其他离焦层信息的干扰,引起图像模糊。针对此问题提出了一种基于RBF神经网络的复原算法,利用神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊信息的模糊三维图像与其对应清晰图像间的非线性映射关系,然后用训练好的网络进行图像复原。实验证明该算法的复原速度快,且复原的三维图像在主观视觉和定量分析上都获得了较好的效果。; 关键词图像复原神经网络计算光学切片显微技术非线性映射; Keywords image restoration neural network Computational Optical Sectioning Microscopy （COSM） non-linearity mapping; 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

题名基于Markov随机场的自适应正则化三维显微图像复原被引量：4: 3; 作者张菊何小海陶青川张敏李蕊; 机构四川大学电子信息学院图像信息研究所; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1272-1276,共5页; 基金国家自然科学基金(60372079)资助; 文摘提出了基于马尔可夫随机场模型的正则化因子自适应调整三维显微图像复原算法,并用模拟序列样本和真实生物样本进行了实验.为了保持复原图像的边缘等细节信息,以Markov随机场模型作为图像的先验概率模型,对代价函数添加边缘约束惩罚项.其中,正则化因子在迭代过程中自适应地进行更新.实验结果表明此算法在对原始图像进行估计的同时,能够有效地保留图像的边缘等细节信息.而EM算法虽然能够有效地去除层间干扰,却丢失了大量的细节信息.; 关键词图像复原边缘保持 MARKOV随机场高斯点扩展函数计算光学切片显微术; Keywords Image restoration Edge preservation Markov random field Gaussian point spread function （PSF） Computational optical sectioning microscopy（COSM）; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波变换的深度预测复原算法研究被引量：2: 4; 作者张敏何小海陶青川李蕊余艳梅; 机构四川大学电子信息学院图像信息研究所; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1754-1758,共5页; 基金国家自然科学基金(60372079)资助; 文摘提出了一种基于小波变换的深度预测算法,并将此算法应用于计算光学切片的图像复原.对序列图进行一层小波分解,然后确定阈值和预测规则,对序列图进行预测.根据预测结果进行小波反变换,将图像复原.实验表明:小波系数应取三个高频分量的绝对值及部分低频信息之和;阈值Г随添加低频分量值的比例的增大而增大;采用微分算子规则具有较好的预测和复原效果.该方法计算量小、不需要迭代、不需要点扩展函数,针对没有交叠的序列图有较好的复原效果.; 关键词图像复原小波变换计算光学切片深度预测; Keywords Image restoration Wavelet transform Computational optical sectioning microscopy Depthestimation; 分类号 TP391.4 [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

题名小波变换在三维EM图像复原中的应用被引量：1: 5; 作者何小海陶青川张敏张菊孟雷; 机构四川大学电子信息学院图像信息研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期169-171,238,共4页; 基金国家自然科学基金No.60372079 教育部重点项目资助(No.107094)~~; 文摘提出了一种新的基于小波变换的三维EM(Expectation Maximum)图像复原算法,并将该算法用于显微光学切片的图像复原中。该算法分别在傅里叶域和小波域内交替进行,在傅里叶域进行解卷积,在小波域进行去噪。实验表明,通过对参数的合理选取,可很好地对三维图像进行复原。同时和已有的调整EM图像复原算法相比,迭代的次数少,效率明显提高。; 关键词图像复原小波变换 EM算法计算光学切片显微术(COSM); Keywords image restoration wavelet transform EM algorithm Computational Optical Sectioning Microscopy（COSM）; 分类号 TP391.4 [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

题名调整EM算法结合加权小波在COSM中的应用被引量：2: 6; 作者孙贵凡何小海陶青川; 机构四川大学电子信息学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期205-207,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60372079); 文摘用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把调整EM算法与加权小波相结合的算法。该算法先对加权小波系数进行调整,再用调整EM算法进行迭代复原。实验表明复原效果得到改善,并减少了迭代次数,效率明显提高。; 关键词图像复原小波变换调整EM算法计算光学切片显微成像; Keywords image restoration wavelet transform regularized EM algorithm Computational Optical Sectioning Microscopy （COSM）; 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

题名维纳滤波和调整EM算法在COSM中的应用: 7; 作者王海凤何小海孙贵凡贺可鑫; 机构四川大学电子信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第15期180-183,共4页; 基金国家自然科学基金No.61071161~~; 文摘用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把维纳滤波和调整EM算法相结合的算法。该算法首先利用加权小波去除图像的部分离焦模糊,再用维纳滤波算法进行滤波复原,最后用基于深度变化成像模型的调整EM算法对序列图进行复原。实验表明复原效果得到了明显改善,并减少了迭代次数,效率明显提高。; 关键词图像复原加权小波维纳滤波调整EM算法计算光学切片显微成像; Keywords image restoration weighted wavelet Wiener filter regularized EM algorithm computational optical sectioning microscopy; 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	高斯型点扩展函数估计的最近邻算法	李蕊陶青川何小海罗代升吕成淮	《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于RBF神经网络的COSM图像复原算法	贺可鑫何小海陶青川王宇	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Markov随机场的自适应正则化三维显微图像复原	张菊何小海陶青川张敏李蕊	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于小波变换的深度预测复原算法研究	张敏何小海陶青川李蕊余艳梅	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	小波变换在三维EM图像复原中的应用	何小海陶青川张敏张菊孟雷	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	调整EM算法结合加权小波在COSM中的应用	孙贵凡何小海陶青川	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	维纳滤波和调整EM算法在COSM中的应用	王海凤何小海孙贵凡贺可鑫	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料