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基于非下采样剪切波变换域的图像增强方法 被引量:6
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作者 蒋燕 范恩 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期2022-2026,共5页
提出了一种基于非下采样剪切波变换域的彩色图像增强方法。首先,该方法对原始彩色图像进行非下采样剪切波变换,并利用Naka-Rushton视觉适应方法对变换图像进行了增强,然后根据Weber-Fechner对比定律来实现局部对比增强。最后,在更改响... 提出了一种基于非下采样剪切波变换域的彩色图像增强方法。首先,该方法对原始彩色图像进行非下采样剪切波变换,并利用Naka-Rushton视觉适应方法对变换图像进行了增强,然后根据Weber-Fechner对比定律来实现局部对比增强。最后,在更改响应值之后逆向变换生成最终增强图像。对若干彩色图像进行了实验测试,在视觉分析和背景方差等方面,对提出方法与其他两种常用彩色图像增强方法的结果进行了比较。比较结果显示,相较于其他两种常用方法,提出方法的增强效果更好。 展开更多
关键词 非下采样剪切波变换域 图像增强 Naka-Rushton Weber-Fechner
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基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法 被引量:7
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作者 邢雅琼 王晓丹 +1 位作者 梁兵杰 秦卓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期191-198,共8页
根据非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势和多聚焦图像的成像特点,将NSST运用于多聚焦图像融合。在NSST变换域中,利用方向信息测度能够突出图像边缘纹理特征以及降低图像噪声,将其运用在高... 根据非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势和多聚焦图像的成像特点,将NSST运用于多聚焦图像融合。在NSST变换域中,利用方向信息测度能够突出图像边缘纹理特征以及降低图像噪声,将其运用在高频子带系数的融合规则中,并对传统的低频融合策略进行改进,将低频系数和高频系数的融合图像进行NSST的逆变换,得到融合图像。计算机仿真实验表明,相比于传统的剪切波变换的融合策略,本文提出的图像融合方法提高了图像的融合质量,增加了图像的信息量,并能降低图像噪声,具有一定的有效性和实用性。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切变换 方向信息测度
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非下采样剪切波变换域下遥感图像融合 被引量:7
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作者 熊璋玺 刘明亮 +1 位作者 郭擎 李安 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期290-297,共8页
多光谱图像与全色图像的融合已被广泛应用于提高后续图像处理效果以满足图像进一步应用的需要,本文提出了一种在非下采样剪切波变换域中基于区域清晰度加权和导向滤波相结合的遥感图像融合方法。利用剪切波变换将多光谱图像的亮度分量... 多光谱图像与全色图像的融合已被广泛应用于提高后续图像处理效果以满足图像进一步应用的需要,本文提出了一种在非下采样剪切波变换域中基于区域清晰度加权和导向滤波相结合的遥感图像融合方法。利用剪切波变换将多光谱图像的亮度分量与全色图像分别分解为低频子带和高频子带;针对高低频子带的特点分别设计高低频子带融合规则;对融合系数取剪切波逆变换和亮度-色度-饱和度逆变换得到融合图像。与6种典型融合方法通过9种包含光谱和空间质量评价的指标进行比较,实验结果表明:本文方法在主观视觉效果和客观评价方面都达到了极好效果,在提升空间分辨率的同时有效的保留了光谱信息。 展开更多
关键词 图像融合 多光谱图像 全色图像 清晰度加权 导向滤 非下采样剪切变换
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基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法 被引量:1
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作者 石满红 刘卫 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期1045-1053,共9页
结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法。在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收... 结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法。在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收缩阈值函数。此外,对低频子带系数采用多分辨引导滤波进行平滑处理,以达到更好的噪声抑制效果。实验结果显示,本文所提去噪方法可以有效抑制噪声同时保留更多的图像细节信息,与其他滤波算法相比,该去噪算法可得到更高的客观数据及更好的视觉效果。 展开更多
关键词 图像去噪 非下采样剪切变换 三变量非高斯模型 引导滤
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基于CNN的非下采样剪切波域多聚焦图像融合 被引量:10
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作者 刘帅奇 王洁 +3 位作者 安彦玲 李子奇 胡绍海 王文峰 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期36-41,共6页
结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低... 结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低频系数进行基于CNN的融合策略.最后对分解的高频系数进行基于向导滤波(guided filtering,GF)的改进加权的拉普拉斯能量和(improved weighted sum of Laplace energy,IWSML)模取大融合策略,然后将根据不同融合规则融合后的频率系数进行NSST反变化获取输出的清晰目标图像.实验结果表明,该方法不仅可以获得更利于人眼接受的视觉效果图,且有效地提高了融合图像的客观性能评价指标. 展开更多
关键词 图像融合 多聚焦图像融合 非下采样剪切变换 卷积神经网络 向导滤
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基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法 被引量:11
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作者 陈贞 邢笑雪 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第2期194-199,共6页
为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区... 为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高. 展开更多
关键词 医学图像 多模态 图像融合 非下采样剪切变换 能量加权 平均梯度 客观评价
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应用图像纹理连续性的4f系统图像非下采样轮廓波变换域降噪 被引量:1
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作者 徐鑫 田逢春 +1 位作者 陈建军 姬艳丽 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期748-755,共8页
4f系统同时具有噪声和低通特性,为实现对其输出图像降噪的同时保护图像细节,提出一种结合图像纹理连续性的非下采样轮廓波变换域去噪方法。在传统NSCT域硬阈值去噪方法基础上,首先,对高频子带图像用一个衰减的阈值去除小幅值的噪声... 4f系统同时具有噪声和低通特性,为实现对其输出图像降噪的同时保护图像细节,提出一种结合图像纹理连续性的非下采样轮廓波变换域去噪方法。在传统NSCT域硬阈值去噪方法基础上,首先,对高频子带图像用一个衰减的阈值去除小幅值的噪声点,以更多地保护图像细节并凸显剩下的大幅值噪声点的孤立性。然后,利用图像细节纹理连续性分布和剩下的大幅值噪声点孤立分布的区别分离余下的图像细节和噪声点,进一步实现去噪的同时更好地保护图像细节的目的。实验结果表明,与传统方法相比,该方法峰值信噪比(PSNR)提高了0.5~1dB,结构相似度指数(SSIM)提高了3%~5%,因此能更好地保护图像细节,视觉边缘效果更清晰。 展开更多
关键词 信息光学 非下采样轮廓变换 图像去噪 4f系统
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基于区域检测与非下采样轮廓波变换的红外与彩色可见光图像融合 被引量:3
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作者 曲仕茹 杨红红 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期28-34,共7页
针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行... 针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行亮度、色度和饱和度(IHS)颜色空间变换提取亮度分量,并用Snake模型对红外图像的目标区域进行检测;然后对亮度分量和目标替换的红外图像应用NSCT分解,对所得到的高频系数采用像素点"绝对值和取大"、低频系数采用基于"亮度重映射技术"的加权融合规则进行融合;通过对融合系数进行NSCT逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的融合方法既能保持可见光图像的高分辨率和自然色彩,又能准确保留红外图像中检测出的目标信息,获得视觉效果较好、综合指标较优的融合图像。 展开更多
关键词 SNAKE模型 非下采样轮廓变换 红外与彩色可见光图像 彩色图像融合
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基于BKF矢量HMT的非下采样剪切波域数字水印检测算法 被引量:1
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作者 王向阳 牛盼盼 +2 位作者 田静 杨红颖 徐欢 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期40-49,共10页
以非下采样剪切波变换(NSST)及隐马尔可夫树(HMT)理论为基础,提出了一种基于BKF(Bessel K Form)矢量HMT的非下采样剪切波域图像水印算法.水印嵌入时,首先对原始载体图像进行NSST;然后构造自适应高阶水印嵌入强度函数;最后选择重要的NSS... 以非下采样剪切波变换(NSST)及隐马尔可夫树(HMT)理论为基础,提出了一种基于BKF(Bessel K Form)矢量HMT的非下采样剪切波域图像水印算法.水印嵌入时,首先对原始载体图像进行NSST;然后构造自适应高阶水印嵌入强度函数;最后选择重要的NSST高频系数乘性嵌入水印.水印检测时,首先根据NSST系数的非高斯分布特性及NSST系数间的子带内、方向间、尺度间等多种相关特性,建立具有强描述能力的BKF矢量HMT模型;然后利用最大期望(EM)方法,估计出BKF矢量HMT模型参数;最后结合BKF矢量HMT模型和最大似然(ML)检验理论,构造出数字水印检测器并提取水印.仿真实验结果证明了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 图像水印 矢量HMT BKF分布 非下采样剪切变换 自适应嵌入强度 最大似然决策
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基于非下采样剪切波变换的元素分布与形貌信息融合方法在触头表面微观分析上的应用 被引量:1
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作者 李文华 赵培董 +2 位作者 赵正元 潘如政 胡康生 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期3331-3340,共10页
针对观察单模态图像难以对触头表面进行完整评价的问题,为将所有相关信息从多种模式有效部署到单个图像中,该文提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的元素分布与形貌信息融合方法。对于扫描电子显微镜&X-射线能谱仪(SEM&EDS)... 针对观察单模态图像难以对触头表面进行完整评价的问题,为将所有相关信息从多种模式有效部署到单个图像中,该文提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的元素分布与形貌信息融合方法。对于扫描电子显微镜&X-射线能谱仪(SEM&EDS)记录的触头表面的元素分布与三维非接触式分析系统记录的表面微观形貌信息,首先在鲸鱼优化算法(WOA)的帮助下,采用基于B样条配准方法;其次应用一种新的加权能量融合规则,实现了具有不同分辨率的多模图像的融合;最后从融合触头图像中圈定出不同元素分布。通过融合结果,该文分析了触头材料转移和微观形貌,研究了触头表面元素分布,为分析触头表面结构变化、分析并定位表面聚集膜以及准确地计算接触电阻奠定了基础。 展开更多
关键词 继电器触头 图像融合 非下采样剪切变换 扫描电子显微镜和X-射线能谱仪 表面形貌
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结合区域特性的非下采样剪切波图像融合 被引量:1
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作者 周岩 王雪瑞 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期460-464,477,共6页
为在图像融合过程中更好地提取图像的有用信息,结合非下采样剪切变换(NSST)的方向敏感性和平移不变性,提出一种结合区域特性的非下采样剪切波图像融合算法(NSST_ISC)。对经过NSST分解得到的低频子带系数采用区域四分位值与区域空间频率... 为在图像融合过程中更好地提取图像的有用信息,结合非下采样剪切变换(NSST)的方向敏感性和平移不变性,提出一种结合区域特性的非下采样剪切波图像融合算法(NSST_ISC)。对经过NSST分解得到的低频子带系数采用区域四分位值与区域空间频率相结合的融合算法,高频选用区域能量对比度的融合方案;应用非下采样剪切波逆变换重构得到融合图像,对视觉效果和客观指标分别进行评价。对多聚焦图、红外与可见光图和遥感图进行融合实验,实验结果表明,NSST与融合策略相结合得到的融合图像在主观视觉上优于其它算法,熵值、互信息量和边缘相似度这3项客观指标有较大提高。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切 平均梯度 能量 平移不变性
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一种非下采样轮廓波变换域水果图像预处理方法 被引量:4
12
作者 许健才 《江苏农业科学》 北大核心 2015年第11期499-501,共3页
水果图像在获取过程中受到拍摄系统自身的缺陷、复杂多变的成像环境等多重因素的限制,导致图像被掺杂进一些噪声,降低了图像的清晰度。结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),提出了该类图像的有效预处理方... 水果图像在获取过程中受到拍摄系统自身的缺陷、复杂多变的成像环境等多重因素的限制,导致图像被掺杂进一些噪声,降低了图像的清晰度。结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),提出了该类图像的有效预处理方法。该方法首先对图像进行多尺度NSCT分解,获得低频分解系数和高频分解系数;然后对低频分解系数进行模糊增强处理,对高频系数采用二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering algorithm)进行处理;最后进行分解系数重构,获得清晰度较高的水果图像。分别将此算法与已有的几类同类型算法对水果图像进行去噪处理,并引入峰值信噪比(peak signal noise to ratio,PSNR)作为处理效果评价指标,结果表明,此算法性能明显优于已有的同类型算法。 展开更多
关键词 水果图像 随机噪声 非下采样轮廓变换 二维多级中值滤算法
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基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法 被引量:11
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作者 王满利 田子建 +1 位作者 桂伟峰 吴君 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期205-220,共16页
为提高矿井混合噪声图像的可观测性,提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像,抑制椒盐噪声对噪声分布的影响,使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变... 为提高矿井混合噪声图像的可观测性,提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像,抑制椒盐噪声对噪声分布的影响,使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变换分解高斯曲率优化图像,实施自适应硬阈值收缩降噪,去除混合噪声中的高斯噪声成分.最后,迭代使用局部高斯曲率优化和非下采样剪切波变换降噪去除残余噪声,直至输出图像梯度能量满足停止条件.实验表明,本文算法能够有效地去除高斯噪声和椒盐噪声构成的高密度混合噪声,且有效抑制了剪切波变换降噪引起的伪吉布斯现象,有效地降低了矿井图像的噪声. 展开更多
关键词 图像降噪 高斯曲率优化 非下采样剪切变换 混合噪声 阈值收缩
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基于非下采样剪切波变换—参数自适应脉冲耦合神经网络的属性融合裂缝预测方法 被引量:4
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作者 汤韦 李景叶 +3 位作者 王建花 薄昕 耿伟恒 叶玮 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期52-61,I0002,I0003,共12页
常用的叠后地震属性主要有相干体(描述波形相似性)、曲率体(表征构造应力引起的地层弯曲程度)、倾角体(刻画地层构造变化特征)等,但仅仅依靠单一属性很难准确地预测地下裂缝分布情况。为此,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)—参数... 常用的叠后地震属性主要有相干体(描述波形相似性)、曲率体(表征构造应力引起的地层弯曲程度)、倾角体(刻画地层构造变化特征)等,但仅仅依靠单一属性很难准确地预测地下裂缝分布情况。为此,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)—参数自适应脉冲耦合神经网络(PA-PCNN)的属性融合裂缝预测方法,该方法基于NSST分解算法,将多种属性数据分解为高、低频子带,将融合后的多尺度、多方向高、低频子带进行数据重构,得到最终的多属性融合结果,可进一步提取裂缝的轮廓及细节信息。具体步骤为:①提取描述相同尺度裂缝的多种地震属性(相干、曲率及倾角等属性),通过NSST将多种属性分解为高、低频子带,其中高频子带包含更多的裂缝细节信息,低频子带可更好地刻画裂缝轮廓且具有丰富的能量信息。②对高频子带运用PA-PCNN模型进行融合,无需人工设置参数,得到更全面的高频数据;结合八邻域的改进拉普拉斯算子加权和与局部能量加权方法对低频子带进行融合,使低频数据更好地保留细节及能量信息,以得到丰富的低频数据。③通过逆NSST方法有效地完成属性融合裂缝预测。运用所提方法对M区属性数据进行测试,并对比了不同方法的属性融合裂缝预测结果,证明基于NSST—PAPCNN的属性融合裂缝预测方法能够更有效地预测裂缝。 展开更多
关键词 非下采样剪切变换 脉冲偶合神经网络 自适应参数 属性融合 裂缝预测
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基于变换域多尺度加权神经网络的全色锐化
15
作者 马飞 孙陆鹏 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期76-84,共9页
为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全... 为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全色图像和多光谱图像的锐化模型。该模型分为低频和高频处理模块,对于高频子带,提出了一种适用于不同尺度不同方向高频子带的加权方式,并针对其不同方向上的特性,采用一种自适应PCNN模型;对于低频子带,首先将其分解为低秩与稀疏2部分,并根据低秩部分与稀疏部分特点设计相应的融合规则,再采取逆NSST变换得到融合图像。实验在GeoEye,QuickBird与Pléiades数据集上进行,并针对高频信息多尺度加权模块设计了消融实验,相比于次优模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值分别提高了约1 dB,1.6 dB和2.2 dB。实验结果表明,该模型在指标评估中优于其他算法,并有效解决高频信息提取困难问题。 展开更多
关键词 全色锐化 非下采样剪切变换 多尺度加权 脉冲耦合神经网络 低秩稀疏分解
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侧扫声纳图像非下采样轮廓波变换域分区增强方法 被引量:3
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作者 武鹤龙 邱政 张维全 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1463-1470,共8页
成像机理的限制以及海洋中存在的丰富噪声源,导致侧扫声纳图像出现噪声污染严重、目标和背景区域灰度值对比度低以及边缘呈现强度较弱等情况。针对上述问题,提出一种侧扫声纳图像非下采样轮廓波变换(NSCT)域分区增强方法。对于声纳图像... 成像机理的限制以及海洋中存在的丰富噪声源,导致侧扫声纳图像出现噪声污染严重、目标和背景区域灰度值对比度低以及边缘呈现强度较弱等情况。针对上述问题,提出一种侧扫声纳图像非下采样轮廓波变换(NSCT)域分区增强方法。对于声纳图像低频部分,使用非线性函数增强方法,提升低频图像对比度;对于声纳图像高频部分,通过分析声纳高频图像在NSCT域上同一尺度不同方向子带系数最大值与最小值差值的分布规律,进行噪声和纹理边缘的划分以及对应的处理。将所提方法与小波硬阈值增强方法、小波Shrinkage自适应阈值增强方法做实验对比,结果表明,该方法不仅可以较好地消除噪声,而且可以抑制琐碎纹理、提升弱边缘,侧扫声纳图像增强效果更加突出。 展开更多
关键词 侧扫声纳 非下采样轮廓变换 系数差值 分区增强
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基于张量低秩分解和非下采样剪切波变换的视频图像去雪方法 被引量:1
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作者 张云鹏 周浦城 薛模根 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期947-954,共8页
在雪天条件下,雪花会对视频监控系统造成遮挡,使部分重要景物信息无法被捕获,严重降低获取的视频图像质量,对后续目标检测与识别等高级图像处理造成强烈干扰。现有视频图像去雪方法普遍存在去雪效果不稳定,运算耗时长等缺陷。针对该问题... 在雪天条件下,雪花会对视频监控系统造成遮挡,使部分重要景物信息无法被捕获,严重降低获取的视频图像质量,对后续目标检测与识别等高级图像处理造成强烈干扰。现有视频图像去雪方法普遍存在去雪效果不稳定,运算耗时长等缺陷。针对该问题,首先利用张量能充分挖掘视频图像中蕴含的空间位置信息的优势,通过张量低秩分解模型与三维全变分正则化相结合,将受到雪花污染的监控视频分解为静态背景层和运动前景层;然后,采用基于非下采样剪切波变换和数学形态学滤波方法,将运动前景层进一步分解为运动物体层和雪层;最后,将静态背景层和运动物体层进行重构,得到最终去雪后的视频图像。实验结果表明,该方法能够有效去除视频图像中的雪花干扰,清晰保留景物边缘信息,在处理效果和运算效率上均优于现有先进算法。 展开更多
关键词 张量低秩分解 非下采样剪切变换 视频去雪 数学形态学滤
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基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像融合方法研究 被引量:15
18
作者 傅瑶 孙雪晨 +3 位作者 薛旭成 韩诚山 赵运隆 曲利新 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期429-434,共6页
为了同时改善遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率,提高遥感图像信息量,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像的融合方法。首先,对多光谱图像进行HIS变换,获取其亮度分量;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行非... 为了同时改善遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率,提高遥感图像信息量,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像的融合方法。首先,对多光谱图像进行HIS变换,获取其亮度分量;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行非下采样轮廓波变换,获取其高低频系数;采用脉冲耦合神经网络算法和加权融合对高低频系数进行选取;最后,经过逆HIS变换和逆非下采样轮廓波变换获得最终融合后图像。实验结果表明,本文融合方法处理后遥感图像的光谱失真少,信息量和清晰度都优于其他传统遥感图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓变换 脉冲耦合神经网络
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基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法 被引量:9
19
作者 欧阳宁 邹宁 +1 位作者 张彤 陈利霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期490-494,共5页
为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源... 为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。 展开更多
关键词 图像融合 多聚焦图像 非下采样剪切变换 聚焦区检测 形态学开闭运算
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非下采样小波变换红外光谱数据去噪 被引量:15
20
作者 宗靖国 秦翰林 +3 位作者 何国经 袁胜春 刘德连 赵小明 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1105-1109,共5页
为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分... 为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。 展开更多
关键词 红外光谱数据 光谱去噪 非下采样变换 变分偏微分方程
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